什么是监督学习？

监督学习是机器学习的核心分支之一，通过带标签的数据训练模型，使其能够预测新数据的输出。常见算法包括：

  • 线性回归 📈
  • 逻辑回归 📊
  • 支持向量机 📌
  • 决策树 🌳

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深度学习的奥秘

深度学习通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式，适合处理复杂模式。关键特点：

  • 特征自动提取 🧩
  • 非常适合图像/语音数据 🎵🖼️
  • 需要大量数据和计算资源 💻

神经网络

实战场景

  1. 图像分类 📷 → 查看案例
  2. 自然语言处理 📘 → 探索文本分析
  3. 时间序列预测 ⏳ → 了解序列模型

技术对比

特性 监督学习 深度学习
数据需求 中等 极高
特征工程 高 低
模型复杂度 中等 极高

卷积神经网络