监督学习是机器学习中最常见的类型，其核心在于通过带标签的数据集训练模型。以下是典型应用场景：
垃圾邮件过滤
使用朴素贝叶斯或神经网络，通过已标记的邮件（垃圾/非垃圾）训练分类器。房价预测
基于房屋特征（面积、位置等）和历史成交价，构建回归模型。手写数字识别
MNIST数据集上的经典应用，使用卷积神经网络实现0-9分类。客户细分
通过购买历史和用户行为数据，使用K近邻算法划分客户群体。疾病预测
利用患者体检数据和诊断结果，训练模型预测患病风险。
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