在这一章，我们了解到了，机器学习主要可以处理的两大类问题，是回归和分类。看起来，似乎有些局限，但是，非常出人意料的，在我们现实生活中，很多问题，都可以通过化简，或者转换的手段，转换成分类问题或者回归问题。
比如在自动驾驶技术中，决定是否要踩刹车，或者是否要踩油门，就是一个分类问题。具体刹车和油门踩下去的幅度，包括方向盘转的角度，其实就是根据当下汽车各个传感器提供的信息，做一个回归问题。
再比如在量化交易中，我们想预测某只股票是涨还是跌，这就是一个分类问题；具体预测某只股票未来可能的价格，就是回归问题。
你还接触过生活中的哪些问题，你认为可以智能化？最终，可以转换成一个分类问题，或者回归问题？
如果你现在对分类和回归的理解还不够深刻，没有关系，随着课程的进行，我们还会看到大量的分类和回归问题的例子的。
大家加油！：）
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