监督学习
在有监督学习中，我们得到了一个数据集（输入），并且已经知道了我们正确的输出应该是什么样子的，并认为输入和输出之间存在关系。
监督学习问题分为回归问题和分类问题。
在回归问题中，我们试图预测连续性输出的结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。
在分类问题中，我们试图预测离散输出中的结果。换句话说，我们试图将输入变量映射到离散的类别中。
例1：
考虑到房地产市场上房屋面积的数据，试着预测它们的价格。价格是一个连续的产出，所以这是一个回归问题。
我们可以将这个例子转化为一个分类问题，输出房屋“售价高于或低于要价”。这里我们根据价格将房屋分为两个独立的类别。
例2：
（a） 回归-给定一个人的照片，我们必须根据给定的图片预测他们的年龄
（b） 分类-给定一个肿瘤患者，我们必须预测肿瘤是恶性还是良性。
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