监督学习算法是机器学习领域的重要分支，它通过从标记好的数据中学习，以预测或分类未知数据。以下是一些常见的监督学习算法及其特点：
常见监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，输出概率值。
- 支持向量机（SVM）：适用于非线性问题，通过寻找最优的超平面来划分数据。
- 决策树：通过一系列的决策规则来分类数据。
- 随机森林：由多个决策树组成，通过集成学习提高预测能力。
- K近邻（KNN）：通过比较新数据与训练数据中的K个最近邻来分类。
- 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
学习资源
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线性回归
线性回归的直观理解是通过一个直线模型来拟合数据。
决策树
决策树通过一系列的决策节点来划分数据。
随机森林
随机森林通过集成多个决策树来提高预测能力。