监督学习教程

监督学习是机器学习中一种重要的学习方式，它通过已标记的训练数据来训练模型，使模型能够对新的数据进行预测或分类。以下是一些关于监督学习的教程资源。

教程列表

1. 线性回归 - 学习如何使用线性回归进行预测。

   • 线性回归教程

2. 逻辑回归 - 了解逻辑回归在二分类问题中的应用。

   • 逻辑回归教程

3. 决策树 - 掌握决策树算法的基本原理和实现。

   • 决策树教程

4. 支持向量机 - 学习支持向量机在分类问题中的应用。

   • 支持向量机教程

5. 随机森林 - 了解随机森林算法的原理和实现。

   • 随机森林教程

图片示例

线性回归模型

线性回归模型是一种非常基础的机器学习算法，常用于预测数值型数据。

决策树结构

决策树通过一系列的判断条件来对数据进行分类。

支持向量机

支持向量机是一种强大的分类算法，它通过找到最佳的超平面来分割数据。