监督学习是机器学习的一个重要分支，它通过从带有标签的训练数据中学习，来预测未知数据的标签。以下是一些关于监督学习的常见问题及其解答。
常见问题
什么是监督学习？
监督学习是一种机器学习方法，它使用带有标签的训练数据来训练模型，以便模型能够预测未知数据的标签。
监督学习的应用场景有哪些？
监督学习可以应用于各种场景，例如：
- 信用卡欺诈检测
- 图像识别
- 语音识别
- 自然语言处理
监督学习有哪些类型？
监督学习主要分为以下几类：
- 分类：将数据分为不同的类别，例如垃圾邮件检测。
- 回归：预测连续值，例如房价预测。
如何选择合适的监督学习算法？
选择合适的监督学习算法取决于具体的应用场景和数据特点。以下是一些常见的监督学习算法：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机（SVM）
- 决策树
- 随机森林
- 神经网络
深入学习
如果您想深入了解监督学习，可以阅读以下教程：
机器学习