监督学习是机器学习中的一种重要方法，它通过训练数据中的输入和输出之间的关系来预测新的输入数据的输出。以下是一些关于监督学习的概述和资源。

基本概念

  • 分类：用于区分不同的类别，例如将电子邮件分为垃圾邮件和正常邮件。
  • 回归：用于预测连续值，例如预测房价或股票价格。
  • 特征工程：从原始数据中提取有助于模型学习的特征。

示例图片

机器学习流程图

工具和技术

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于二分类问题。
  • 支持向量机（SVM）：通过寻找最佳的超平面来分类数据。
  • 决策树：通过一系列的决策来预测输出。

深入阅读

如果你想要了解更多关于监督学习的知识，可以参考以下链接：

总结

监督学习是机器学习领域的重要分支，通过学习数据中的规律来预测新的数据。希望以上内容能帮助你更好地理解监督学习。