什么是监督学习？
监督学习是机器学习中通过带标签的数据训练模型的核心方法，常见任务包括分类与回归。例如：
- 📊 线性回归：预测连续值（如房价）
- 🧠 神经网络：模拟人脑处理数据的机制
- 📋 支持向量机（SVM）：用于高维数据分类
核心算法推荐 🔍
逻辑回归（Logistic_Regression）
- 适用于二分类问题
- 配套实践：点击学习分类案例
决策树（Decision_Tree）
- 可视化强，适合解释模型
- 图片示例：
随机森林（Random_Forest）
- 集成学习的经典方法
- 数据集推荐：UCI机器学习库
学习资源 🌐
- 📘 《机器学习基础》（本站入门教程）
- 🎓 Coursera《监督学习》专项课程
- 🧪 Kaggle监督学习实战项目
- 📈 监督学习算法对比图（本站可视化指南）
应用场景 🌟
- 📝 文本分类（如垃圾邮件检测）
- 📈 时间序列预测（股价、天气）
- 🧩 图像识别（手写数字分类）
- 🚀 推荐系统（用户行为预测）