监督学习教程

监督学习是机器学习中的一个重要分支，它通过使用标记的数据集来训练模型，以便能够对新的、未标记的数据进行预测。以下是一些关于监督学习的教程资源：

基础概念

• 特征选择：选择最有助于模型预测的特征。
• 模型评估：使用准确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。

常用算法

• 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）：用于分类和回归问题。
• 决策树：用于分类和回归问题。

实践案例

• 房价预测：使用线性回归来预测房价。
• 垃圾邮件分类：使用逻辑回归来分类邮件是否为垃圾邮件。

学习资源

• 机器学习课程：深入了解机器学习的基础知识。
• 监督学习案例：查看一些具体的监督学习案例。

图片展示

中心位置展示一张机器学习模型图解：

希望这些资源能帮助你更好地理解监督学习！