监督学习是一种机器学习方法，它使用带有标签的训练数据来训练模型，以便模型能够对新的、未标记的数据进行预测。
基本概念
- 训练数据：包含输入特征和对应的输出标签的数据集。
- 模型：用于学习输入特征和输出标签之间关系的算法。
- 预测：使用训练好的模型对新的、未标记的数据进行预测。
常见的监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类问题。
- 决策树：通过树形结构来分类或回归。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来将数据分为不同的类别。
- 神经网络：模拟人脑神经元的工作方式，用于复杂的模式识别。
监督学习应用
监督学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：识别图片中的对象或场景。
- 自然语言处理：理解、生成或翻译自然语言。
- 医疗诊断：预测疾病或诊断结果。
扩展阅读
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- 数据预处理：在训练模型之前，对数据进行清洗、归一化等操作。
- 模型评估：使用测试数据集来评估模型的性能。
- 过拟合与欠拟合：过拟合模型过于复杂，无法泛化；欠拟合模型过于简单，无法捕捉数据的特征。