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：
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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。
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形状：圆形的果子大多能吃，尖尖的果子往往有毒。
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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：
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如果果子是红色且圆形，就吃！
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如果是紫色且尖尖的，就不吃！
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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：
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邮件是否是垃圾邮件？（垃圾
vs.
非垃圾）
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贷款申请者是否值得批准？（批准
vs.
拒绝）
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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：
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温度越高，卖出的柠檬水越多。
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天气越晴朗，卖出的柠檬水也越多。
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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：
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昨天
30°C，卖出
50
杯
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昨天
35°C，卖出
70
杯
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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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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]