第603章 机器学习里的分类问题和回归问题，一个故事解释[1/2页]

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    用故事解释分类问题和回归问题

    1.

    分类问题的故事——森林里的神秘果子

    在一片神秘的森林里，小明发现了许多奇怪的果子。有些果子可以吃，而有些果子有毒。他想找到一个方法来区分这些果子。

    他观察到：

    ?

    颜色：红色的果子通常是可食用的，紫色的果子通常是有毒的。

    ?

    形状：圆形的果子大多能吃，尖尖的果子往往有毒。

    ?

    大小：太小的果子似乎更危险。

    于是，小明决定建立一个“吃不吃果子”的规则系统：

    ?

    如果果子是红色且圆形，就吃！

    ?

    如果是紫色且尖尖的，就不吃！

    ?

    其他情况要谨慎判断。

    这个过程就是分类问题——它的目标是给每个果子打上一个“可吃”或“不可吃”的标签。

    分类问题的典型特征：

    答案是离散的类别（例如：“可吃”

    vs.

    “不可吃”）

    数据用于区分不同类别（红色vs.

    紫色，圆形vs.

    尖形）

    最终输出是一个标签（1=可吃，0=不可吃）

    现实中的应用：

    ?

    邮件是否是垃圾邮件？（垃圾

    vs.

    非垃圾）

    ?

    贷款申请者是否值得批准？（批准

    vs.

    拒绝）

    ?

    识别图片中的动物是什么？（猫

    vs.

    狗）

    2.

    回归问题的故事——小明卖柠檬水

    夏天到了，小明在街头卖柠檬水。他想预测明天应该准备多少杯柠檬水，以免浪费或卖不够。

    他发现：

    ?

    温度越高，卖出的柠檬水越多。

    ?

    天气越晴朗，卖出的柠檬水也越多。

    ?

    湿度太高时，人们反而不太想买柠檬水。

    他收集了一些数据，比如：

    ?

    昨天

    30°C，卖出

    50

    杯

    ?

    昨天

    35°C，卖出

    70

    杯

    ?

    昨天

    28°C，卖出

    45

    杯

    他想建立一个预测模型，比如：

    这样，如果明天预测是

    32°C，他可以计算：

    那么，他就应该准备大约

    76

    杯柠檬水。

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