监督学习是机器学习中的一种方法，通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测或分类。以下是一些关于监督学习的重要概念和课程资源。

基本概念

  • 线性回归：用于预测连续值的模型。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题的模型。
  • 决策树：一种基于树的预测模型，通过树状结构对数据进行分类或回归。
  • 支持向量机（SVM）：一种基于边界模型的分类算法。

推荐课程

以下是我们网站上关于监督学习的推荐课程：

学习资源

  • 在线课程：提供各种机器学习和深度学习的在线课程。
  • 实践项目：通过实际项目学习机器学习。

图像展示

Decision_Tree

决策树是监督学习中的一个重要模型，通过树状结构对数据进行分类或回归。

希望这些信息对您有所帮助！