监督学习
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监督学习
定义
监督学习是一种机器学习方法，通过利用带标签的数据来训练模型，从而使其能够预测新的、未见过的数据的输出。标签是已知的目标值，模型通过学习输入数据与标签之间的关系进行训练。
原理
在监督学习中，算法使用已标注的数据集进行训练，每个输入数据都有一个对应的输出标签。训练的目标是找到一个函数，能够尽可能准确地将输入映射到输出。常见的监督学习任务包括回归（预测连续值）和分类（预测离散标签）。
类型
- 回归：预测连续的数值。例如，预测房价、温度等。
- 示例：线性回归、支持向量回归（SVR）、决策树回归等。
- 分类：将数据划分为不同的类别。例如，垃圾邮件分类、人脸识别等。
- 示例：逻辑回归、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。
训练过程
- 数据集准备：收集带标签的训练数据集。
- 模型选择：选择适合任务的算法或模型。
- 训练：使用训练数据集调整模型的参数，找到最佳的输入输出映射。
- 评估：使用测试集评估模型的准确性和泛化能力。
- 预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。
优势
- 可以通过明确的标签进行有效的训练。
- 结果易于解释，适用于很多实际问题。
局限性
- 需要大量的标注数据，标注过程可能非常耗时。
- 如果训练数据和实际应用数据差异较大，模型的泛化能力可能较差。