欢迎来到监督学习专题！这里是机器学习中最基础且重要的学习方向，通过标注数据训练模型，让AI学会预测与决策。🎯

🧠 什么是监督学习？

监督学习是通过带标签的数据集训练模型，使模型能够：

  • 预测连续值（回归任务）
  • 分类离散标签（分类任务）
  • 学习输入与输出之间的映射关系
监督学习概述

📋 常见算法一览

算法类型 代表模型 应用场景
回归 线性回归 房价预测、销量分析
分类 逻辑回归 邮件分类、图像识别
树模型 决策树 客户分群、规则挖掘
支持向量机 SVM 文本分类、小样本识别
线性回归_算法

🌍 典型应用场景

  1. 📈 金融风控：通过历史数据预测贷款违约风险
  2. 📸 图像识别：用标注的图片训练分类模型
  3. 📊 医疗诊断：基于患者数据预测疾病类型
  4. 📐 自然语言处理：文本分类与情感分析
图像识别_应用

🌐 学习资源推荐

金融风控_应用

📌 提示：监督学习需要大量高质量标注数据，建议从简单数据集开始实践，如UCI机器学习库中的经典案例。