监督学习是机器学习中的一种重要类型，它通过学习输入数据（特征）和对应标签之间的关系，来预测新的数据点的标签。以下是一些关于监督学习的基础概念和常用算法。
常见监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：通过寻找最佳的超平面来分类数据。
- 决策树：通过一系列规则来对数据进行分类。
- 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测精度。
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：识别图片中的物体、场景等。
- 自然语言处理：情感分析、文本分类等。
- 医疗诊断：预测疾病风险、辅助诊断等。
扩展阅读
想要了解更多关于监督学习的内容，可以参考以下链接：
[center]https://cloud-image.ullrai.com/q/Supervised_Learning/[/center]