什么是监督学习？

[armdrejoan]

监督学习是一种机器学习技术，印度尼西亚赌博数据 它通过使用标记数据集识别训练数据中的模式来进行预测。例如，在电子邮件过滤中，系统通过查看已标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件来学习对新收到的邮件进行分类。

监督学习适用于分类和回归。例如，它可以根据卧室的大小、位置和数量来预测房价。在医疗保健领域，它可以根据患者的测试结果来诊断疾病。

监督学习算法和监督学习的实际应用

监督学习算法
监督学习模型是机器学习的核心。主要方法使用线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和神经网络的训练数据。

线性回归：这是预测股票价格或天气等连续值的基本算法。它通过最小二乘法最小化误差。
逻辑回归：用于二元分类任务，如欺诈检测。它使用 S 型函数对类别进行分类，从而建立概率模型。
支持向量机 (SVM)：SVM 通过找到最佳边界将数据点分为不同类别。核函数将其功能扩展到非线性问题，例如图像分类中的对象识别。
决策树和随机森林：这些模型通过将标记的训练数据分成逻辑分支来进行预测。随机森林通过组合多个决策树来提高准确性。
神经网络：它们就像人脑，具有相互连接的层。它们擅长识别数据中看不见的模式，如语音识别或图像分类。
梯度提升：梯度提升模型（如 XGBoost）适用于排名和预测建模。它们具有高度准确性、可扩展性，并且可以处理数值数据，并对缺失值提供基本支持。