监督学习是机器学习的一个重要分支，它通过从标注好的数据中学习来建立模型。以下是一些监督学习的案例研究：
1. 银行客户流失预测
描述：银行通过分析客户的历史数据，预测哪些客户可能会流失，以便采取相应的措施来挽留他们。
相关资源：银行客户流失预测案例分析
2. 病症诊断
描述：利用医学影像数据，如X光片和CT扫描，来诊断疾病。
相关资源：病症诊断案例研究
3. 信用评分
描述：金融机构使用信用评分模型来评估客户的信用风险。
相关资源：信用评分案例研究
4. 欺诈检测
描述：通过分析交易数据，识别并防止欺诈行为。
相关资源：欺诈检测案例研究
5. 智能推荐系统
描述：根据用户的历史行为，推荐商品或内容。
相关资源：智能推荐系统案例研究
图像识别
图像识别是监督学习中的一个重要应用，以下是一些图像识别的案例：
- 面部识别：通过分析人脸图像，识别和验证用户身份。
- 物体检测：识别图像中的特定物体。
- 图像分类：将图像分类到预定义的类别中。
相关资源：图像识别案例研究
面部识别
物体检测
图像分类