监督学习是机器学习的一个分支，它通过学习具有已知标签的数据来训练模型。以下是监督学习的一些基本概念和常用算法。
基本概念
- 特征：描述数据对象的属性或特征。
- 标签：描述数据对象的类别或值。
- 训练集：用于训练模型的样本数据集。
- 测试集：用于评估模型性能的样本数据集。
常用算法
- 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。
- 随机森林：集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测准确性。
实践案例
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机器学习案例
总结
监督学习是机器学习的重要分支，掌握监督学习的基本概念和常用算法对于深入学习机器学习具有重要意义。