监督学习是机器学习的一种，它通过给定的输入和输出数据来训练模型，以便模型可以学习如何对新的输入数据进行预测。以下是一些关于监督学习的教程和资源。
基础概念
- 目标函数：定义了模型预测值与真实值之间的差异。
- 损失函数：衡量目标函数对模型预测的影响，常用的有均方误差、交叉熵等。
- 优化算法：用于调整模型参数，以最小化损失函数，常用的有梯度下降、Adam等。
实践案例
以下是一些监督学习的实践案例：
- 分类问题：识别图片中的对象，如识别猫狗、垃圾邮件分类等。
- 回归问题：预测连续值，如房价预测、股票价格预测等。
资源链接
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监督学习流程图