监督学习基础课程

欢迎来到 ABC 计算论坛的机器学习基础课程——监督学习部分。以下是本课程的一些关键要点和资源。

课程概述

监督学习是机器学习中的一种重要类型，它通过使用标记过的数据集来训练模型，从而让模型能够对新的、未标记的数据进行预测。

课程内容

1. 监督学习的基本概念

   • 监督学习定义
   • 常见的监督学习任务
   • 监督学习模型类型

2. 线性回归

   • 线性回归原理
   • 线性回归模型构建
   • 线性回归的应用

3. 逻辑回归

   • 逻辑回归原理
   • 逻辑回归模型构建
   • 逻辑回归的应用

4. 分类算法

   • 决策树
   • 支持向量机 (SVM)
   • 随机森林

5. 回归算法

   • K最近邻 (KNN)
   • 神经网络

学习资源

以下是一些可以帮助你进一步学习监督学习资源的链接：

• 机器学习基础教程
• 监督学习在线课程

图片展示

线性回归示例

支持向量机

希望这些内容能够帮助你更好地理解监督学习。如果你有任何问题，欢迎在 ABC 计算论坛 上发帖讨论。