监督学习：回归 vs 分类 - 详细解读与实例

回归和分类是有监督学习的两种主要方法。

'回归'是通过建立一个函数模型来预测连续变量的值。例如，根据房屋的面积、位置和其他特征来预测房屋的价格。回归问题的输出是一个连续的实数。

'分类'是通过建立一个函数模型来预测离散变量的值。例如，根据患者的症状和其他特征来预测患者是否患有某种疾病。分类问题的输出是一个有限的离散类别，如是/否、正/负等。

聚类和降维是无监督学习的两种主要方法。

'聚类'是将数据分成不同的组，每个组内的数据具有相似的特征。聚类算法根据数据之间的相似性将数据点分组。例如，将一组顾客根据他们的购买行为分成不同的消费群体。

'降维'是减少数据维度的过程，同时保留数据的关键信息。降维算法可以通过删除冗余特征或将高维数据映射到低维空间来减少数据的复杂性。例如，将包含许多特征的图像转换为较低维度的特征向量，以便进行图像识别。