机器学习的分类、回归、聚类问题

分类、回归问题都是监督学习，本质都是对输入做出预测，都要建立映射关系。分类问题输出的是物体所属的类别（瓜是好瓜吗），回归问题输出的是数值（瓜会卖到多少钱）。聚类是无监督学习
一.分类问题
分类问题输出的是物体所属的类别，即输出结果是：“好瓜/坏瓜”、“晴天/阴天/雨天”...，分类问题输出的值是定性的，目的是为了寻找决策边界。单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另还有组合单一方法的集成学习算法，如Bagging、Boosting等。
1.决策树
通过对历史数据进行测算，实现对新数据进行分类和预测。例如，我们要对“这是好瓜吗？”进行决策，就要进行一系列的判断或”子决策“：先看“是什么颜色”，再“根蒂是什么形态”，再判断“敲起来是什么声音”，最后得出决策：这是个好瓜/坏瓜。

 一般的，一棵决策树包括一个根节点、若干个内部节点（根蒂、敲声、色泽）和若干个叶节点（好/坏瓜）。其中，叶节点对应决策结果，其他每个节点对应一个属性测试；每个节点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分至

机器学习的分类、回归、聚类问题最先出现在Python成神之路。