分类

想象一下，一个系统想要检测一篮子水果中的苹果和橘子。系统可以采摘水果，提取它的一些属性（例如该水果的重量）。

假设系统有老师！ 它教导系统哪些对象是苹果，哪些是橙子。这是监督分类问题的一个例子。它受到监督，因为我们已经标注了示例。它是分类，因为输出是我们对象所属的类的预测。

在这个例子中，我们考虑 3 个特征（属性/解释变量）：

1. 所选果实的重量大于 .5 克
2. 尺寸大于 10 厘米
3. 是颜色是红色

（0 表示否，1 表示是）

因此，为了表示一个苹果/橙色，我们有一系列（称为矢量）3 个属性（通常称为特征向量）

（例如[0,0,1]表示这个水果重量不大于 .5 克，它的大小不大于 10 厘米，它的颜色是红色）

因此，我们随机挑选 10 个水果并测量它们的特性。然后教师（人）手动将每个水果标记为 apple => [1] 或 orange => [2] 。

例如）老师选择一种苹果水果。这个苹果系统的表示可能是这样的： [ 1,1,1 ] => [1] ，这意味着，这个水果的重量大于 .5 克，大于 10 厘米的大小和 3 大。这种水果的颜色是红色，最后它是一个苹果 （=> [1]）

因此，对于所有 10 种水果，老师将每种水果标记为苹果[=> 1]或橙色[=> 2]，系统找到了它们的属性。你猜我们有一系列的矢量（称之为矩阵）代表整个 10 个水果。