监督学习简介

监督学习是一种机器学习方法，通过从标记好的数据集中学习来训练模型，使其能够对未知数据进行预测或分类。以下是一些常见的监督学习方法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
  • 决策树：用于分类和回归问题，易于理解和解释。
  • 随机森林：基于决策树的集成学习方法，提高了预测的准确性和稳定性。

监督学习流程图

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