用故事解释：推理时使用学习到的参数进行分类
故事背景：神秘的水果鉴定大师
想象你是一位着名的水果鉴定大师，你的任务是根据水果的特征，判断它们是苹果、橙子还是香蕉。你经过多年训练，积累了丰富的经验（学习到的参数），现在要用这些经验帮助农场主分类他们的水果。
第一步：接到任务
农场主送来了一筐水果，希望你快速准确地判断每个水果的品种。你看了一眼这些水果，有红色的、有黄色的，还有一些圆圆的、椭圆的。
? 这些水果 就是输入数据。
? 你的经验 就是经过训练的模型参数。
? 判断水果种类 就是推理过程中的分类任务。
第二步：观察水果特征
你仔细观察每个水果的几个关键特征：
1. 颜色：红色、橙色或黄色。
2. 形状：圆形或椭圆形。
3. 大小：大、中、小。
你把这些特征输入到你的“大脑模型”中，开始推理。
? 颜色、形状、大小 对应于机器学习模型的输入特征。
? 你的判断依据 就是模型的权重参数。
第三步：运用经验进行推理
在你的大脑里，你有一套清晰的判断规则：
? 如果水果是红色且圆形，大概率是苹果。
? 如果水果是橙色且中等大小，可能是橙子。
? 如果水果是黄色且椭圆形，通常是香蕉。
这些规则就是你从过去经验中总结出的模式，类似于机器学习模型在训练中学习到的参数。
你看到了一个水果：
? 它是红色的，圆圆的，而且大小适中。
? 你根据你的经验，很快得出结论：这是一个苹果！
第四步：做出分类决策
农场主继续拿出其他水果，你依次判断：
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。
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。
第一步：接收顾客的输入