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!:)