迴歸和分類的區別
迴歸問題是指，給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的輸出值（實數）是多少，是一種定量輸出，也叫連續變數預測。
分類問題是指，給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的類別（如：+1，-1），是一種定性輸出，也叫離散變數預測。
舉個例子：預測明天的氣溫是多少度，這是一個迴歸任務；預測明天是陰、晴還是雨，就是一個分類任務。
其實迴歸問題和分類問題的本質一樣，都是針對一個輸入做出一個輸出預測，其區別在於輸出變數的型別。
解決迴歸和分類問題的步驟：
1.如何選取一個 合理的模型(線性or 非線性【 階躍函式， 高斯函式】).
2.製造一個"美好"的 誤差函式【也稱損失函式】 (可以評估擬合程度，而且還是convex函式)
3.採取一切可能的技術(e.g. 導數下降法，解極值方程法) 求出最好的模型引數
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