如何快速掌握一个行业？100个关键词就够了，跟我来一起学习吧：一天一个关键词-AIGC-100天
监督学习（Supervised learning）是机器学习中的一种训练方式，其中计算机通过已知类别的样本调整分类器的参数，以达到所要求性能。监督学习也被称为监督训练或有教师学习。这种方法涉及使用标记的训练数据，其中每个实例由输入对象和期望的输出值（监督信号或标签）组成。以下是关于监督学习的详细解释：
1. 定义和原理:
- 监督学习定义: 监督学习是一种通过示例学习的机器学习方法，它从过去的数据中学习，并将这些学习结果应用于当前数据以预测未来事件。输入和期望的输出数据共同帮助预测未来事件。
- 监督学习原理: 在监督学习中，算法使用训练集（输入和相应的输出）来生成一个功能，该功能可以映射新的实例。训练数据用于调整模型的参数，使其能够正确地预测看不见的实例的类标签。
2. 特点:
- 训练数据: 监督学习依赖于标记的训练数据，每个实例都包括输入对象和相应的输出值。
- 目标任务: 主要用于分类和回归问题。分类模型用于输出变量进行分类，而回归模型用于输出变量为实际值的问题。
3. 应用:
- 分类模型: 用于对输出变量进行分类，例如确定“是”或“否”或“通过”或“失败”的情况。
- 回归模型: 用于输出变量为实际值的问题，例如预测单一数字、美元、薪水、体重或压力。
4. 监督学习的流程:
- 选择适合目标任务的数学模型。
- 使用标记的训练数据调整分类器的参数，以达到所要求的性能。
- 通过训练使机器找到输入特征和输出标签之间的关联。
5. 例子:
- 监督学习可应用于垃圾邮件分类，其中算法通过使用带标签的数据集训练，以准确分类邮件并将其归类到收件箱或垃圾文件夹。
6. 工作原理:
- 监督学习使用训练集训练模型，其中训练数据包括输入和正确的输出。算法通过损失函数衡量准确性并进行调整，直到最小化误差。
在总体上，监督学习是一种强大的机器学习范例，适用于各种实际问题，从而使计算机能够通过学习已知数据集的特征和标签之间的关系来进行预测和分类。
