欢迎来到ABC计算论坛的机器学习基础课程！在这里，我们将深入了解监督学习，这是机器学习中最常见的方法之一。

监督学习简介

监督学习是一种从标记数据中学习的方法。这意味着我们使用已经标记的数据（即每个数据点都有一个正确的输出标签）来训练模型。

监督学习类型

  • 分类：用于将数据分类到不同的类别中。例如，垃圾邮件检测。
  • 回归：用于预测连续值。例如，房价预测。

课程内容

以下是本课程的主要章节：

  • 第一章：监督学习基础

    • 监督学习的概念
    • 常见的监督学习算法

  • 第二章：分类算法

    • 决策树
    • 支持向量机
    • 随机森林

  • 第三章：回归算法

    • 线性回归
    • 逻辑回归
    • 回归树

学习资源

为了更好地学习监督学习，您可以参考以下资源：

图片展示

决策树

Decision_Tree

支持向量机

SVM

线性回归

Linear_Regression

希望这些内容能够帮助您更好地理解监督学习。如果您有任何疑问，欢迎在论坛上发帖讨论。