监督学习是机器学习中的一个重要分支，它通过训练数据集来预测或分类未知数据。以下是一些关于监督学习的常见概念和教程。
常见监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，特别是二分类问题。
- 支持向量机（SVM）：适用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。
- 决策树：通过树形结构对数据进行分类。
- 随机森林：集成学习算法，通过构建多个决策树进行预测。
- 神经网络：模拟人脑神经元的工作方式，适用于复杂的非线性问题。
资源链接
- 机器学习基础教程 - 想要深入了解机器学习，可以先从基础知识开始。
- Python 机器学习库 - 了解如何在 Python 中实现机器学习算法。
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通过这些内容，您应该能够对监督学习有一个基本的了解。希望这些信息对您有所帮助！