监督学习是机器学习的一个重要分支，它通过使用带有标签的训练数据来训练模型，以便模型可以对新数据进行预测或分类。
核心概念
- 特征：用于描述数据对象的属性。
- 标签：与数据对象相关联的类别或值。
- 模型：用于从数据中学习并做出预测的算法。
常见算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类。
- 决策树：通过树形结构对数据进行分类。
- 支持向量机（SVM）：通过寻找最佳的超平面进行分类。
- 随机森林：通过集成多个决策树进行预测。
实践案例
在网站 机器学习实战 中，你可以找到更多关于监督学习的实际应用案例。
相关资源
SVM 图解