监督学习是机器学习的一个分支，它通过学习输入数据和对应的输出标签来预测新的数据。以下是一些本站提供的监督学习相关教程：

  • 线性回归：线性回归是一种预测连续值的简单模型。
  • 逻辑回归：逻辑回归常用于二分类问题，通过预测概率来决定分类。
  • 决策树：决策树通过一系列规则来预测数据，易于理解和可视化。
  • 支持向量机：支持向量机通过找到最佳的超平面来分类数据。

资源链接

图片展示

线性回归模型

线性回归模型通常表示为一条直线。下面是一个线性回归模型的示例图片。

Linear Regression Model

决策树结构

决策树的结构通常为树状，下面是一个决策树的示例图片。

Decision Tree Structure

通过这些教程，您可以更深入地了解监督学习，并在实际项目中应用它们。祝您学习愉快！