supervised learning，也称为监督学习，是一种机器学习方法，它通过学习输入数据与输出数据之间的关系来预测或分类新的数据。下面是一些关于监督学习的基础知识和常用算法：
监督学习基础
- 输入输出：监督学习需要一个已标记的输入输出数据集，输入数据是特征，输出数据是标签。
- 分类与回归：根据输出数据的类型，监督学习分为分类和回归任务。分类任务将数据分为不同的类别，而回归任务则预测连续的数值。
常用监督学习算法
- 线性回归（Linear Regression）：用于回归任务，预测连续的数值。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于分类任务，预测概率。
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）：用于分类和回归任务，通过找到一个最优的超平面来分割数据。
- 决策树（Decision Tree）：通过一系列的规则对数据进行分类或回归。
- 随机森林（Random Forest）：基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并合并它们的预测结果来提高准确性。
监督学习应用
监督学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：用于识别图像中的物体，如图像分类、目标检测等。
- 自然语言处理：用于文本分类、情感分析等任务。
- 医疗诊断：用于疾病预测和诊断。
Supervised Learning
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