欢迎来到社区资源中心，这里为您提供了丰富的机器学习课程资源。以下是我们关于监督学习的相关内容。

监督学习简介

监督学习是一种机器学习方法，通过学习带有标签的训练数据来预测未知数据。它主要包括以下几种算法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 决策树：通过树形结构进行分类或回归预测。
  • 随机森林：基于决策树的集成学习方法。
  • 支持向量机：通过找到最优的超平面进行分类。

课程推荐

以下是我们推荐的监督学习相关课程，您可以通过以下链接进行学习：

图片展示

决策树

决策树是一种常见的分类算法，以下是其结构示意图：

Decision Tree

支持向量机

支持向量机通过找到最优的超平面进行分类，以下是其示意图：

SVM