比如，我们有大量 不同特征(面积、地理位 置 、朝向、开发商等〉的房子的价格数据，通过学习这些数据， 预测 一个己知特征的房子价格 ， 这种称为 回归学习( Regression learning)， 即输出结果是一个具体的数值 ，它的预测模型是一个连续的函数。

    再比如我们有大量的邮件 ， 每个邮 件都已经标记是否是垃圾邮件 。通过学习这些己标记的邮件数据，最后得出 一个模型，这 个模型对新的邮件，能准确地判断出该邮件是否是垃圾邮件，这种称为 分类学习 ( Classfication learning) ，即输出结果是离散的，即要么输出 1 表示是垃圾邮件 ， 要么输出 0 表示不是垃圾邮件 。