前言

上期文章：「05」回归的诱惑：一文读懂线性回归中，我们介绍了线性回归的原理，组成和优缺点，并探讨了回归的本质含义。在这一期，我们将从回归开始，引出一个机器学习中最重要的任务——分类。

还记得我们上一节的课后题吗？其实答案很简单，任意一条线都可以把任意的数据点分为不同的类，也就是有无数个直线方程存在，这种解并没有意义。这就引出了我们的主题——分类。对于分类问题来说，不同的数据必须分为不同的类别，这个类别，在机器学习中也叫作标签（label）。只有知道了类别，才可以真正进行分类学习，这叫做监督学习。

因此，线性回归的使用场景是回归，而我们这一期的主题——逻辑回归则是用于分类。关于分类和回归，该如何理解它们的区别和联系呢？往下看。

什么是回归？

分类和回归是两个相关联的概念，我们在上一篇文章讲过，以前的一位生物学家高尔顿在研究父母和孩子身高的遗传关系时，发现了一个直线方程，通过这个方程，他

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