标签：strong 机器学习 技巧 无限 这一 两种 问题： mil 为我
回归这个词的意思是，我们在试着推测出这一系列连续值属性。
分类指的是，我们试着推测出离散的输出值： 0 或 1 良性或恶性，而事实上在分类问题
中，输出可能不止两个值。比如说可能有三种乳腺癌，所以你希望预测离散输出 0、 1、 2、
3。 0 代表良性， 1 表示第一类乳腺癌， 2 表示第二类癌症， 3 表示第三类，但这也是分类问
题
上图中，我列举了总共 5 种不同的特征，坐标轴上的两种和右边的 3 种，但是在一些学
习问题中，你希望不只用 3 种或 5 种特征。相反，你想用无限多种特征，好让你的算法可以
利用大量的特征，或者说线索来做推测。那你怎么处理无限多个特征，甚至怎么存储这些特
征都存在问题，你电脑的内存肯定不够用。 我们以后会讲一个算法，叫支持向量机，里面有
一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征。 想象一下，我没有写下这两种和右边
的三种特征，而是在一个无限长的列表里面，一直写一直写不停的写，写下无限多个特征，
事实上，我们能用算法来处理它们。
现在来个小测验：假设你经营着一家公司，你想开发学习算法来处理这两个问题：
1. 你有一大批同样的货物，想象一下，你有上千件一模一样的货物等待出售，这时你想预
测接下来的三个月能卖多少件？
2. 你有许多客户，这时你想写一个软件来检验每一个用户的账户。对于每一个账户，你要
判断它们是否曾经被盗过？
那这两个问题，它们属于分类问题、还是回归问题?
问题一是一个回归问题，因为你知道，如果我有数千件货物，我会把它看成一个实数，
一个连续的值。因此卖出的物品数，也是一个连续的值。
问题二是一个分类问题，因为我会把预测的值，用 0 来表示账户未被盗，用 1 表示账户
曾经被盗过。所以我们根据账号是否被盗过，把它们定为 0 或 1，然后用算法推测一个账号
是 0 还是 1，因为只有少数的离散值，所以我把它归为分类问题 。
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