1.机器学习概念

一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判， 程序序在处理 T 时的性能有所提升。

机器学习使用实例数据或过去的经验训练计算机来优化某种性能标准。我们有依赖于某些参数的模型，而学习就是执行计算机程序，利用训练数据或以往经验来优化该模型参数。模型可以是预测性的，用于未来的预测；也可以是描述性的，用于从数据中获取知识；；也可以二者兼备。

机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。

其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。
分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测；
回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。

举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。