(1)回归问题
例子:你的朋友要买房子,请你提供建议.目前已知的数据是若干房子的大小及其价格,据此我们可以简历一个二维平面图,横轴代表房子大小,纵轴代表每平价格.当我们已知朋友要购买的房子大小后,可以估算预测出其每平的价格,这就是回归问题的一个例子.
总结:回归问题是对于连续性数据,从已有的数据分析中,来预测结果.
(2)分类问题
例子:目前已有的数据是肿瘤的恶性和良性,恶性打叉,良性画圈.通过一个横轴即可描述该事件.同样也可以二维建模,横轴代表肿瘤大小,纵轴代表受测者年龄,当在图上给顶一个点时,我们要预测的是该受测者的肿瘤是恶性还是良性.本质上我们要找一条线,它能最大可能的分开良性肿瘤点和恶性肿瘤点.
总结:分类问题总可以划分为若干类来解决,处理离散型数据.
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本文标题：(一)监督学习中的回归问题与分类问题
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