在机器学习算法当中，我们往往会有一个输入和输出，通常情况下，输入和输出存在一定的关系。
而在监督学习中，我们会给出一个数据集（输入）并提供它的正确标签（输出）。
监督学习的类别
回归问题
在回归问题中，我们尝试预测出一个连续的输出结果。
换句话说，我们将会将输入映射到一个连续的函数当中。分类问题
分类问题则相反，我们将尝试预测一个离散的结果。
也就是说，我们将会尝试将输入数据映射到离散的类别中。连续和离散
例子
给出房地产市场的房子的大小（占地面积），试图预测它们的房价。
房价是大小的一个输出连续函数，所以这是一个回归问题。
我们可以把问题转换为分类问题：预测房子是否低于某个价格。
这里，我们则依据价格将房子分类为两个离散的类别。其他例子
回归问题
1、给出一个人的图片，我们需要根据给出的图片预测他/她的年龄。分类问题
1、给出一个人的图片，预测他/她是高中生、大学生还是已经毕业的人。
2、银行必须根据其信用记录决定是否向某人提供贷款。