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正如1.1节简要概述的，机器学习模型可以分为两种类型： 回归器和分类器 。
在回归器中，模型试图根据特定输入输出一个期望值。例如，1.3节中介绍的猫脑模型的第一阶段（威胁评分估计器）就是一个回归器模型。
另外，分类器依据一组预先定义好的类别进行分类。给定一个特定输入时，分类器的目标是确定该输入所属的类别。例如，完整的猫脑模型设定了三个类别：（1）逃跑；（2）忽略；（3）靠近并发出呼噜声。因此，它接收一个输入（硬度和锋利度）并输出一个决策（类别）。
在这个例子中，我们通过为回归器的输出设定阈值，将它转换为了分类器[见式（1.2）]。我们也可以不使用回归器，而是创建一个直接输出类别的模型。