监督学习基础

监督学习是机器学习中的一种，它通过使用带有标签的训练数据来教会算法如何对未知数据进行分类或回归。以下是关于监督学习的一些基础知识。

监督学习概述

监督学习算法通过学习输入数据（特征）和对应的输出标签来构建模型。以下是监督学习的几个关键点：

• 分类：用于将数据分类到不同的类别中。例如，垃圾邮件检测。
• 回归：用于预测一个连续值。例如，房价预测。

监督学习算法

以下是一些常见的监督学习算法：

• 线性回归：用于回归问题，通过找到特征和目标变量之间的线性关系来预测值。
• 逻辑回归：用于分类问题，通过找到特征和目标变量之间的逻辑关系来预测概率。
• 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题，通过找到一个最佳的超平面来区分不同的类别。
• 决策树：用于分类和回归问题，通过一系列的决策规则来预测结果。

图像示例

下面是一个监督学习的示例，展示了如何使用图像进行分类。

了解更多关于机器学习的应用

总结

监督学习是机器学习中的一个重要领域，它通过学习已标记的数据来预测未知数据。希望这篇文章能帮助您更好地理解监督学习的基础知识。