深度学习（DL）实战——基本概念介绍

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机器学习的任务

我们要学习机器学习，首先要明白，它要解决的问题是什么。或者是做的事情是什么。

什么是机器学习呢？

就是让机器具备找一个映射的方式（也就是通常意义上的函数），并且呢，我们暂且认为它就是一个黑匣子（即先别管这个函数是怎么实现的）。那么，我们就希望机器能建立起一种映射，当我们把某些输入给它的时候，它能够映射到我们想要的东西，即产生我们想要的输出。

也就是说，我们希望机器能够完成这样的事情：我们喂给它一些输入，然后它能够产生我们想要的输出。

那么，如果说，输出的是一个数值，我们就认为其是回归(Regression)问题；如果输出是一些选择或者分类的可能，我们就认为其是分类问题(Classfication)

举个经典的例子：我们要预测明天下雨的可能性，我们将各种数据喂给了机器，让其产生明天下雨的可能性的预测，那么这样一个事情，就是回归问题；如果我们想要判断接受到的一个邮件是否是垃圾邮件，那这就是一个分类问题，在这样的分类中，往往输出的是一个