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在分类问题中，由于输出标签是离散类，因此如果只有两个可能的输出类，任务则被称为二元分类问题，否则被称为多类分类问题。例如预测明天是否下雨是一个二元分类问题(其输出为是或否);从扫描的手写图像中预测一个数字则是一个包含10个标签(可能的输出标签为0～9)的多类分类问题。

2.回归模型

这类监督学习算法能帮助我们回答“数量是多少”这样的量化问题。从形式上来说，回归模型的关键目标是估值。在这类问题中，输出标签本质上是连续值(而不是分类问题中的离散输出)。

在回归问题中，输入数据点被称为自变量或解释变量，而输出被称为因变量。回归模型还会使用由输入(或自变量)数据点和输出(或因变量)信号组成的训练数据样本进行训练。线性回归、多元回归、回归树等算法都是监督回归算法。

回归模型可以基于其对因变量和自变量之间关系的模型进一步分类。

简单线性回归模型适用于包含单个自变量和单个因变量的问题。普通最小二乘(Ordinary Least Square，OLS)回归是一种流行的线性回归模型。多元回归或多变量回归是指只有一个因变量，而每个观测值是由多个解释变量组成的向量的问题。

多项式回归模型是多元回归的一种特殊形式。该模型使用自变量的n次方对因变量进行建模。由于多项式回归模型能拟合或映射因变量和自变量之间的非线性关系，因此这类模型也被称为非线性回归模型。

图1.4所示是一个线性回归的例子。
 

那是不可能的，当然， 您不应该专注于学习随之而来的一切。但是软件开发领域的需求，以保持与新趋势更新。

在科技行业中，每天都有如此多的编程语言，框架，设计模式，某种算法，编码策略或黑客技术发布。他们每个人都有不同的用例，优点和缺点，并且每个人都适合解决特定的问题。现在的问题是如何利用所有这些信息，以及如何采用优秀策略使自己始终保持很新的状态?

1.阅读博客和新闻通讯

开发人员应养成这种习惯，至少在早上阅读30至40分钟的博客，以检查编程世界中正在发生的事情。就像有些人有阅读报纸的习惯一样，开发人员也必须有阅读编程博客以及最新技术和黑客新闻的习惯。在如此众多的流行网站上，开发人员可以定期获取有关软件行业最新新闻和趋势的定期更新。

阅读博客不仅可以帮助您了解编程领域中的新事物和重要知识，还可以帮助您找到与您的工作，编程语言，工具和技术相关的问题的解决方案。

2.看书

在编程中，某些概念可以通过阅读技术书籍更好地吸收。如果您使用的是特定的语言或技术，并且大部分时间都在使用该语言或技术，那么您应该选择与之相关的书籍。书籍是深入探讨技术主题的极好资料。它有助于掌握特定技术并解决日常工作中的难题。你可以在工作休息时间，每天至少阅读半小时。

3.参加在线课程并选择新知识来学习

无论是受过良好的教育或熟练的开发人员，在编程世界中总会有新的东西要学习。作为开发人员，总是好奇地学习新知识，并为您需要学习的下一件事制定计划。您可以参加在线课程，也可以观看一些在线视频教程。您只需要做的就是评估您当前的技能并确定您想去的地方。这将帮助您决定需要学习哪些内容以及哪种在线课程/培训最适合学习新主题。在线课程不仅可以帮助您更新技能，还可以节省大量时间和金钱。

每个软件开发人员都需要投入一定的时间进行一些对他们的职业有益的视频讲座。有些课程是付费的，有些是免费提供的。如果每天都这样做，那么您将在短短几个月内惊讶地看到自己的知识和技能在掌握。确保无论您学什么，都应该有一个真正的目标。

4.参加活动/会议/聚会

大部分时间，软件开发人员的工作都涉及坐了很长时间并从事多个项目。由于这个时间表，他们通常被视为反社会人士或互动较少的人。但是，网络规模有限并不总是有助于职业发展。在不同的活动，会议或聚会上与志趣相投的人建立联系与在工作场所实际实施该项目一样重要。这些事情有助于开发人员在技术社区的环境中进行广泛思考。

参加这些活动的很大好处之一是，您可以面对面提出问题，并与行业参与者建立联系。

（编辑：济南站长网）

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