监督学习是机器学习中的一种重要类型，它通过从标注过的数据中学习来预测新的数据。以下是一些常见的监督学习算法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
  • 支持向量机（SVM）：强大的分类和回归算法。
  • 决策树：通过树形结构进行分类。
  • 随机森林：通过集成学习提高决策树的预测能力。
  • K最近邻（KNN）：基于距离的简单分类算法。
  • 朴素贝叶斯：基于概率的简单分类算法。

SVM 图解

更多关于监督学习算法的详细信息和案例，请参考本站的 监督学习教程。

  • 线性回归：适用于预测连续值，如房价或温度。
  • 逻辑回归：常用于分类问题，如垃圾邮件检测。
  • SVM：在图像识别和文本分类中表现出色。
  • 决策树：易于理解和解释，但可能过拟合。
  • 随机森林：在多个任务中表现优异，如股票价格预测。
  • KNN：简单但可能需要大量计算。
  • 朴素贝叶斯：适用于文本分类，如情感分析。

逻辑回归图解

这些算法是机器学习的基础，掌握它们对于深入学习更高级的机器学习技术至关重要。