机器学习的基本任务
- 分类任务
- 回归任务
分类任务
手写输入数字识别
分类任务：
二分类任务
- 判断邮件是垃圾邮件或者不是垃圾邮件
- 判断发放给客户信用卡有风险或者没有风险
- 判断病患良性肿瘤还是恶性肿瘤
- 判断某只股票是涨还是跌
多分类任务
- 数字识别
- 图像识别
- 判断发放给客户行用卡的风险评级
有很过看似不是分类的任务可以转换为分类任务，例如，利用机器学习玩2048游戏，将玩游戏转换为在当前状态下是进行上移、下移、左移还是右移。又比如利用机器学习玩围棋，自动驾驶等等童谣可以转换成分类任务来。
2048游戏
一些算发只支持完成二分类的任务，但是多分类的任务可以转换为二分类的任务，而有一些算法天然可以完成多分类任务。
多标签分类，可以识别同一个画面中的多个物体。
回归任务：结果是一个连续数字的值，而非一个类别
- 房屋价格
- 市场分析
- 学生成绩
- 股票价格
对于回归任务来说，有些算法只能够解决回归问题；有一些算法只能够解决分类；有一些算法的思路既能够解决回归问题，又能解决分类问题。一些情况下，回归任务可以简化成分类任务。比如，预测学生成绩，我们可能并不需要预测学生的具体成绩而只需要预测学生分数是A、B、C还是D就足够了，那么此时就是一个分类任务。
什么是机器学习？
将大量的学习资料喂给机器学习算法后机器学习算法将训练出一个模型，将输入样例输入到模型中得到输出结果，如果模型是输出一个具体的类别，那么我们解决的就是一个分类问题，如果模型输出的是一个具体的数值，那么我们解决的就是一个回归问题。