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第649章 用故事解释 推理时使用学习到的参数进行分类（第2页）
1。橙色+中等大小+圆形→橙子
2。黄色+长条状+大个头→香蕉
3。红色+小且圆→苹果
你的每一次判断都是一次推理，就像模型用学习到的参数，对输入数据进行分类。
?你的大脑输出的水果种类就是模型的最终预测结果。
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用比喻解释：推理过程中的分类
把机器学习模型的推理过程想象成一个智能咖啡机。
场景设定：智能咖啡机的挑战
这台智能咖啡机接受了丰富的训练，学习了不同种类的咖啡配方，现在它能根据顾客的需求，自动调配出最合适的咖啡。
?顾客的需求：输入特征，比如咖啡的浓度、甜度、奶量等。
?咖啡机的配方参数：训练好的模型权重参数。
?咖啡的种类：输出分类结果，比如美式咖啡、拿铁、卡布奇诺等。
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第一步：接收顾客的输入
一个顾客走进咖啡厅，说：“我想要一杯浓一点、甜度适中、有少量奶的咖啡。”
?浓度、甜度和奶量就是机器学习模型的输入特征。
?咖啡机会读取这些特征，然后用它之前学到的经验进行推理。
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第二步：运用学习到的参数进行判断
智能咖啡机有一套内部参数，比如：
?如果浓度高、奶少、甜度适中→美式咖啡
?如果浓度中等、奶量多、甜度高→拿铁
?如果浓度高、奶泡丰富、甜度低→卡布奇诺
咖啡机根据这些参数快速推理，判断顾客的需求最接近美式咖啡。
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第三步：给出分类结果
咖啡机自信地宣布：“根据您的口味，我推荐一杯美式咖啡。”
这时，推理过程结束，分类结果输出。咖啡机开始制作美式咖啡，就像模型把分类结果展示给用户。
?顾客满意：如果分类正确，模型的推理任务就算成功。
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