监督学习是机器学习的一个核心领域，它通过学习输入数据与相应标签之间的关系来预测未知数据。以下是一些关于监督学习的基础概念和常用算法。
常见监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类结果。
- 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分隔不同类别的数据。
- 决策树：通过一系列的规则来预测类别或回归值。
- 随机森林：通过构建多个决策树并进行集成来提高预测能力。
监督学习实例
假设我们有一个数据集，包含房屋的面积和价格，我们想要通过这个数据集来预测未知房屋的价格。
- 特征：房屋面积
- 标签：房屋价格
扩展阅读
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