1. 问题提出 如果你想要预测房价，下图是一些收集的数据，横轴是房子的面积，纵轴是房子的价格。
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如果你的朋友有一栋 750 平方英尺的房子，他要卖掉这栋房子，想知道能卖多少钱，怎么使用算法来预测价格？
如果在图中使用一条直线来拟合数据，如下图，这栋房子可以卖大约 15000 美元。
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这不是最好的或者唯一的方法，除了使用直线，也可能使用二次函数能更好的拟合数据，那么我们接下来要讨论的问题是如何来选择拟合数据的方法。
2. 监督学习定义
- 正确的答案已经给定。对于房价数据集中的每一个样本，都能给出正确的价格，算法的目的是给出更多争取的答案
下图是另一个例子，通过肿瘤（Tumor）的大小，来预测肿瘤是否为恶性（Malignant）。
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肿瘤恶性的预测输出值只能为 0（良性）和 1（恶性），这是另一种监督学习问题：分类问题，即预测离散的数值输出。
分类问题可以有更多的输出，例如 0（良性）、 1（第一种癌症）、2（第二种癌症）等，还可以下图的方式来表示分类。其中，“o”代表良性，“×”代表恶性，与上图的表示一一对应。
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下图是另一个例子，通过肿瘤（Tumor）的大小和年龄（Age）两个特征，来预测肿瘤是否为恶性（Malignant）。其中，“o”代表良性，“×”代表恶性。这时我们可以用如图所示的黑色直线来区分两种类型，位于直线下方为良性肿瘤，位于上方为恶性肿瘤。
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预测肿瘤的分类还可以有其他特征，例如：
- 肿块的厚度
- 肿瘤细胞大小的均匀性
- 肿瘤细胞形状的均匀性
4. 一个问题 你正在经营一家公司，并且你想开发学习算法来解决下面两个问题：
- 问题1：你有很多相同的货物的库存要卖，你想预测在接下来的三个月里，这些货物能销售多少。
- 问题2：你想要写一个软件来检查每一个客户的账户，是否被入侵或破坏
答案：问题1应该被看做回归问题，问题2应该被看做分类问题。
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