汽车制造商和模型有几个数据集。每个都包含数百个数据条目，如下所示：
奔驰 GLK 350 W2
普锐斯插电式混合动力高级丰田
通用别克君威 2012 GS 2.4L
如何仅使用这些文件将上述条目自动划分为制造商（例如 Toyota ）和型号（例如 Prius Plug-in Hybrid Advanced）？
提前致谢。
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机器学习 (ML) 通常依赖于允许 ML 逻辑生成和验证基础数据模型的训练数据。有了这个模型，它就可以推断出提供给它的新数据的类别（在分类器应用程序中，就像手头的一样）或推断某个变量的值（在回归情况下，就像是，比如说，一个预测特定地区下个月降雨量的机器学习应用程序）。
问题中呈现的情况在几个层面上有点令人费解。
首先，汽车制造商的数量有限且相对较少。因此，很容易手动制作这些制造商的列表，然后简单地使用这个词典从型号中解析出制造商，使用纯字符串解析技术，即这里不需要甚至不需要 ML。（唉，人们将要使用的要求"...only those files"似乎排除了这个选项。
其次，人们可以想到一些可用于产生所需分类器的模式或启发式方法（暂时是一个相对较弱的分类器，作为模式/启发式方法来mind ATM 似乎相对不可靠）。此外，这种方法在这个词的普遍理解中也不是一种 ML 方法。
于 2012-11-11T08:05:41.060 回答