监督学习是机器学习中最基础的领域之一，其核心特征是通过带标签的数据进行训练，让模型学习输入与输出之间的映射关系。🤖
核心特点
- 有监督训练：每个训练样本都包含输入特征和对应的正确输出标签
- 模型评估：依赖测试集验证模型性能，常用指标包括准确率、精确率、召回率
- 应用场景：适用于预测、分类、回归等任务，如金融风控、医疗诊断
常见算法
| 算法类型 | 代表方法 | 特点 |
|---|---|---|
| 分类算法 | 逻辑回归、决策树、SVM | 输出离散类别 |
| 回归算法 | 线性回归、神经网络 | 输出连续数值 |
| 模型优化 | 梯度下降、正则化 | 改善模型泛化能力 |
应用场景示例
📊 金融领域：通过历史交易数据预测股票价格
📊 医疗诊断：利用患者特征和病历标签进行疾病分类
📊 图像识别：标注图片中的物体类别训练分类模型
拓展阅读
如需深入了解无监督学习，可访问 ml/basics/Unsupervised_Learning 路径查看相关知识。📚