在机器学习的广袤天地中，回归任务和分类任务构成了基础的两大支柱，而分割任务与检测任务则是在此基础上衍生出的重要应用方向。

机器学习的基础任务

回归任务

回归预测是监督学习中的一个重要任务，旨在预测连续数值。线性回归是最简单和最广泛使用的回归技术之一。它假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，并尝试找到最佳的线性方程来描述这种关系。其核心目标是预测一个连续的数值输出。例如，在预测明天的气温、股票价格走势这类场景中，模型需要通过学习输入特征与输出数值之间的关系，来对新的数据进行数值预测。常见的回归算法包含线性回归、多项式回归、岭回归等。

线性回归通过寻找一条最佳拟合直线，使得所有数据点到该直线的误差平方和最小，是最为基础的回归算法。优点是简单易懂、计算效率高，可解释性强；缺点是只能处理线性关系，对复杂数据拟合效果差，容易受异常值影响。

多项式回归则是对线性回归的扩展，通过引入多项式特征，能够处理更为复杂的非线性关系。优点是能处理非线性关系，拓展了线性回归的适用范围；缺点是容易过拟合，随着多项式次数增加，计算复杂度大幅上升。

岭回归是在最小二乘法的基础上，添加了 L2 正则化项，以此防止模型过拟合。优点是通过 L2 正则化有效防止过拟合，在数据存在多重共线性时表现良好；缺点是引入正则化参数需要调优，可能会牺牲一定的模型解释性。

在回归任务中，常用的损失函数有均方误差（MSE），其公式为，这里是真实值，是预测值，是样本数量。通过最小化 MSE，模型不断调整参数，以提高预测的准确性。

分类任务

分类任务旨在将数据划分到不同的类别之中。比如判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件，识别图片中的动物是猫还是狗等。分类算法有逻辑回归（尽管名字中带有 “回归”，但它实则是分类算法）、决策树、支持向量机等。

逻辑回归基于线性回归，借助 sigmoid 函数将输出值映射到 0 - 1 之间，从而实现对样本的分类。sigmoid 函数的表达式为 ，它能够将任意实数输入转化为 0 到 1 之间的概率值，方便模型判断样本属于某一类别的可能性。优点是简单高效，计算成本低，可解释性强，适用于大规模数据；缺点是对数据分布有一定要求，只能处理线性可分问题，对复杂非线性关系建模能力弱。

决策树通过对特征进行一系列的判断，构建树形结构，最终得出分类结果。优点是易于理解和解释，不需要数据归一化，能处理离散和连续数据；缺点是容易过拟合，对噪声敏感，且结果不稳定（数据小变动可能导致树结构大变化）。

支持向量机则是寻找一个最优超平面，将不同类别的样本尽可能分开。优点是在小样本、非线性问题上表现出色，泛化能力强；缺点是计算复杂度高，对核函数的选择和参数调优依赖经验，对大规模数据处理效率低。

在分类任务里，常用的损失函数有交叉熵损失函数，对于二分类问题，交叉熵损失函数为，其中是真实类别标签（0 或 1），是模型预测的属于正类的概率值。

基于基础任务的衍生任务

图像分割任务

图像分割任务主要应用于图像领域，从本质上来说，它是对分类任务在图像像素层面的细化拓展。其目标是将图像中的每个像素点进行分类，从而分割出不同的物体或区域，例如在医学图像中分割出肿瘤区域、自动驾驶中分割出道路、车辆、行人等。常用的分割算法有全卷积神经网络（FCN）、U - Net 等。FCN 通过将传统卷积神经网络中的全连接层替换为卷积层，实现了对图像的像素级分类。U - Net 则是一种改进的全卷积神经网络，其独特的对称结构，使得网络在收缩路径和扩张路径之间传递特征信息，从而更好地捕捉图像中的上下文信息，提高分割精度。

目标检测任务

目标检测任务同样聚焦于图像领域，它可以理解为分类任务与回归任务的结合。该任务不仅要识别出图像中物体的类别，还要确定物体的位置，以边界框的形式标注出来。在安防监控中检测入侵人员、交通场景中检测车辆和行人等应用场景都离不开检测任务。像基于区域的卷积神经网络（R - CNN）系列、你只需看一次（YOLO）系列等都是检测任务常用算法。R - CNN 通过选择性搜索算法生成候选区域，然后对每个候选区域提取特征并分类，后续又发展出了快速 R - CNN、更快 R - CNN 等改进版本。YOLO 则是将目标检测任务转化为一个回归问题，直接在图像的多个位置进行预测，大大提高了检测速度。

机器学习中的回归任务和分类任务是基础，为分割任务和检测任务提供了理论和算法基础。分割任务和检测任务则是在基础任务上，针对图像领域的具体应用需求而衍生出来的，它们相互补充，共同推动着机器学习技术在不同领域的广泛应用和发展。随着技术的不断进步，这些任务的算法和应用也将持续拓展和深化。