分类有一定的任务：为了训练，分类器接收一个字符串数组作为一个类和一些数字作为参数。
是否有任何不使用神经网络的方法可以让我们对此类样本进行分类？往什么方向移动？
例子：
教育：
RW、LW、CAM -> 75、45、22、78、98、76
CB -> 56,54,66,77,25,56
CB,RB,RCB -> 45,56,78,97,44,22
CAM,CM,CDM -> 34,45,65,77,88,93
预测：
34,56,76,88,99,23 -> CAM,CM,RW
24,56,90,98,77,66 -> ST,LW,RW
34,45,87,98,77,55 -> RB,CB
我无法解决这个问题，因为我还不知道一个对象有多个类的方法。
我将不胜感激！
这是一个完全经典的，有人可能会说——分类理论的基本问题。它甚至不是一本书，而是任何关于机器学习的博客。一键式： https ://ru.wikipedia.org/wiki/Classification_task https://tproger.ru/translations/scikit-learn-in-python/ https://evergreens.com.ua/ru/articles/经典机器学习 .html https://wiki.loginom.ru/articles/classification-problem.html http://www.aiportal.ru/articles/autoclassification/methods-class.html
等等 但是使用哪种方法取决于相关的理论限制和应用结果的比较。