机器学习除了分类还有什么任务

除了分类任务，机器学习还包括以下任务：

1. 回归：回归任务用于预测连续型变量的值。与分类任务不同，回归任务的输出是一个连续的数值而不是离散的类别。例如，预测房屋价格、股票价格等。

2. 聚类：聚类任务用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一组内的样本更加相似而不同组间的样本差异较大。聚类算法帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，例如市场细分、用户分群等。

3. 降维：降维任务旨在减少数据集的维度，同时尽可能地保留原始数据中的重要信息。通过降维，可以减少计算复杂度、去除冗余特征、可视化高维数据等。常见的降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。

4. 异常检测：异常检测任务用于识别数据集中的异常或异常行为。它有助于发现数据中的异常点、异常事件或潜在的欺诈行为。异常检测在金融领域、网络安全和故障检测等领域具有重要应用。

5. 强化学习：强化学习是一种通过代理与环境互动来学习最优行为的机器学习任务。代理通过与环境的交互来学习动作和环境之间的关系，并通过奖励和惩罚信号来优化其行为。强化学习在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域有广泛应用。

这些任务代表了机器学习的一小部分，还有其他任务如推荐系统、文本分类、时间序列分析等。机器学习的目标是通过训练算法从数据中学习模式和规律，并用于预测、分类、优化等各种应用。