问题类型

**在深度学习中我们需要确定要处理的问题是属于哪一种类型，然后才能挑选正确的模型进行构建
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线性回归问题

1.应用场景

在大数据支持下，可以进行预测。

我们来看一下下面两幅图， y 和 x 存在某种联系，我们可以通过构建模型，来判断走向。

数据走向

橙色线代表模型生成的走势

预测模型

2. 局限性

线性模型无法，只能对部分数据数据进行分类，但是例如，下面这种数据结构，线性模型就可以很好的进行数据的划分。

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但是如果遇到下面这种情况，线性模型，就无法处理了

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分类问题

1.应用场景:对目标特征进行分类

还是这张图，分类模型可以很好的对数据进行分类

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