监督学习是一种机器学习算法，它通过从标注过的数据中学习，来预测或分类新的数据。以下是关于监督学习算法的一些基本概念和常见算法。
常见监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来区分不同的类别。
- 决策树：通过一系列的决策规则来分类或回归。
- 随机森林：集成学习的一种，通过构建多个决策树来提高预测的准确性。
监督学习算法的应用
监督学习算法在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：如人脸识别、物体检测。
- 自然语言处理：如情感分析、机器翻译。
- 医疗诊断：如疾病预测、药物发现。
扩展阅读
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下面是使用监督学习算法进行图像识别的一个示例：