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