监督学习是机器学习的一个核心分支，它通过已标记的训练数据来教会算法如何对未知数据进行分类或回归。以下是一些关于监督学习的基础知识和入门教程。
什么是监督学习？
监督学习是一种从已知数据中学习，以便对未知数据进行预测的机器学习方法。它包括以下两个主要类型：
- 分类：将数据分为不同的类别。例如，将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
- 回归：预测一个连续值。例如，预测房价。
监督学习的基本步骤
- 数据收集：收集大量已标记的训练数据。
- 数据预处理：清洗和转换数据，使其适合模型训练。
- 模型选择：选择合适的机器学习模型。
- 训练模型：使用训练数据训练模型。
- 评估模型：使用测试数据评估模型的性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境中。
监督学习常用算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
- 神经网络
实例：房价预测
假设我们有一个包含房屋面积、房间数量和价格的数据集，我们可以使用回归算法来预测房屋价格。
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入门资源
如果你是监督学习的新手，以下是一些推荐的入门资源：
希望这些内容能帮助你更好地理解监督学习。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。