一、任务体系概览

任务类型	定义与目标	典型算法	应用场景
分类任务	预测数据所属的离散类别（如垃圾邮件识别）	逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络	医疗诊断、金融欺诈检测、图像识别
回归任务	预测连续数值结果（如房价预测）	线性回归、决策树回归、支持向量回归（SVR）、梯度提升树（GBM）	股票预测、能源消耗建模、销售趋势分析
聚类任务	无监督地将数据分组为相似性高的簇	K-means、层次聚类、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）	市场细分、社交网络分析、基因序列分组
降维任务	减少数据维度并保留核心信息	主成分分析（PCA）、t-SNE、线性判别分析（LDA）、自编码器	高维数据可视化、特征工程优化
排名任务	对数据项进行有序排列（如搜索结果排序）	排序支持向量机（RankSVM）、LambdaMART、ListNet	搜索引擎结果优化、推荐系统商品排序
密度估计	估计数据的概率分布模型	核密度估计（KDE）、高斯混合模型（GMM）、变分自编码器（VAE）	异常检测、数据生成模拟
优化任务	寻找问题的最优解（如参数调优或资源分配）	梯度下降、遗传算法、贝叶斯优化、粒子群优化	超参数调优、物流路径规划、生产调度

二、任务深度解析

1. 分类与回归

• 核心差异：
  分类预测离散标签（如疾病诊断结果），回归预测连续数值（如患者体温）。两者的算法常可互相适配，例如逻辑回归虽名为"回归"，实为二分类模型。
• 实践意义：
  分类在金融风控中识别欺诈交易（准确率提升40%），回归在气象领域预测台风路径（误差率<5%）。

2. 聚类与降维

• 协同作用：
  降维常作为聚类预处理步骤，例如通过PCA将100维基因数据压缩至3维后实施K-means聚类，可视化癌细胞分群。
• 挑战：
  DBSCAN需人工设定密度阈值，t-SNE计算复杂度高（适用于小数据集）。

3. 排名与密度估计

• 排名任务特性：
  不同于分类的绝对判断，排名关注相对顺序。电商平台通过LambdaMART算法优化"用户点击率"排序，转化率提升20%。
• 密度估计应用：
  核密度估计用于信用卡交易监控，识别低频异常模式（如凌晨大额转账）。

4. 优化任务

• 多目标平衡：
  在智能制造中，遗传算法同时优化设备利用率（提升15%）与能耗（降低12%），通过Pareto前沿选择非劣解。
• 实时性要求：
  在线广告投放使用随机梯度下降（SGD）实现毫秒级CTR预测模型更新。

三、任务选择原则

1. 数据驱动
   • 小样本场景优先选择参数化模型（如逻辑回归）
   • 高维稀疏数据适用集成树模型（如随机森林）
2. 问题复杂度
   • 线性关系：线性回归/逻辑回归（计算效率高）
   • 非线性关系：深度学习（DNN）结合注意力机制
3. 可解释性需求
   • 医疗领域倾向决策树（规则可追溯）
   • 金融风控需SHAP值解释神经网络决策逻辑

四、总结

七大任务构成机器学习的核心方法论体系，实际应用中常需组合使用（如聚类+降维预处理后实施分类）。算法选择需平衡数据特性、计算资源与业务目标，例如工业场景优先鲁棒性强的集成方法，科研领域探索前沿的生成式模型。

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