机器学习之监督学习算法我们知道机器学习根据关注点的不同，可以有多种分类的方法，其中根据学习方式可以将机器学习分为监督学习

我们知道机器学习根据关注点的不同，可以有多种分类的方法，其中根据学习方式可以将机器学习分为监督学习、非监督学习和强化学习。今天我们将对其中的监督学习进行简要介绍。

监督学习是机器学习中的一种训练方式，是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习，是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。

通俗地讲，就是根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优模型。

当然，监督学习需要有明确的目标，能够清晰地想到自己想要什么结果，也就是说，在监督学习中训练数据既有特征又有标签，通过训练让机器找到特征和标签之间的联系，这样在当遇到只有特征而没有标签的数据时，就可以为其判断出标签。

监督学习中的“监督”并不是指人为观测机器做的对不对，而是执行以下流程：

以个人信用评分为例，要评估个人的信用情况，首先需要找到个人信用的影响因素，比如A付款记录、B账户总额、C信用记录跨度等，那么个人信用评分模型就可以定为y=f（A、B、C……），f可以简单理解为一个特点的公式，这个公式可以将影响因素与个人信用评分模型Y联系起来。

为了得出公式f，我们需要先收集大量必须的已知数据和其信用状态，数据收集完成后将其按照一定的比例分为训练集、验证集和测试集，分别用来训练模型、确保模型没有过拟合和评估模型效果。这样我们有了数据，通过利用机器学习就能得出公式f，再通过验证测试对公式进行验证，验证通过后模型即可进行投入使用。

监督学习可分为“回归”和“分类”问题。

回归问题是针对解决连续型变量问题的，即对已经存在的点（训练数据）进行分析，拟合出适当的函数模型y=f(x)，这里y就是数据的标签，而对于一个新的自变量x，通过这个函数模型得到标签y。

与回归问题不同，分类问题通常是针对离散型变量的问题，其输出的结果是有限的，即要通过分析输入的特征向量，对于一个新的向量得到其标签。

主流的监督学习算法有决策树、逻辑回归、线性回归、K临近、神经网络、朴素贝叶斯等，这么多种监督学习算法，如何选择合适的算法？答案是需要从多方面进行考量，可以取决于但不限于以下几个方面：

监督学习可以说是机器学习的入门级概念，随着机器学习的广泛应用推广，它将扮演越来越重要的角色。

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