监督学习是机器学习的一个分支，它通过学习输入数据与输出标签之间的关系来预测新的数据。以下是一些关于监督学习的教程和资源。
基础概念
- 分类：将数据分为不同的类别。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件。
- 回归：预测一个连续的数值。例如，预测房价。
资源列表
- 机器学习基础 - 了解机器学习的基本概念。
- Python 机器学习库 - 学习如何使用 Python 进行机器学习。
实践案例
- 房价预测：使用监督学习模型预测房价。
- 垃圾邮件检测：使用分类算法检测垃圾邮件。
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决策树
决策树是一种常用的分类算法，它通过一系列的决策规则来对数据进行分类。
线性回归
线性回归是一种常用的回归算法，它通过拟合一条直线来预测连续的数值。