监督学习（Supervised Learning）是机器学习中最常见的一种学习方式。它通过学习带有标签的数据集来训练模型，从而对未知数据进行预测或分类。
监督学习特点
- 有标签数据：每个样本都有一个明确的标签。
- 目标明确：学习模型的目的是预测或分类。
- 适用于回归和分类问题。
常见监督学习方法
- 线性回归：用于回归问题，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）：通过找到一个超平面将数据分为两类。
- 决策树：通过树状结构对数据进行分类或回归。
- 随机森林：由多个决策树组成的集成学习方法。
监督学习应用场景
- 推荐系统：如电影、音乐、新闻等推荐。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：如文本分类、情感分析等。
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