回归问题：回归问题与回归模型

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回归(regression)问题是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值野随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合:选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。

其实分类和回归的本质是一样的，都是对输入做出预测，其区别在于输出的类型。

分类问题：分类问题的输出是离散型变量(如: +1、-1)，是一种定性输出。(预测明天天气是阴、晴还是雨)
回归问题：回归问题的输出是连续型变量，是一种定量输出。(预测明天的温度是多少度)。