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，其目标是让模型学会从输入到输出的映射关系。以下是关键知识点：
常见算法📚
线性回归（Linear Regression）
适合预测连续值，如房价估算逻辑回归（Logistic Regression）
用于二分类问题，如垃圾邮件识别决策树（Decision Tree）
可视化强，适合解释性模型支持向量机（Support Vector Machine, SVM）
高维数据分类利器，如手写数字识别神经网络（Neural Network）
深度学习的基础，如图像分类任务
应用场景💼
- 金融风控：通过历史数据预测贷款违约风险
- 医疗诊断：基于患者特征判断疾病类型
- 自然语言处理：文本分类与情感分析
- 图像识别：物体检测与图像标签生成
扩展阅读📖
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