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监督学习(Supervised learning)是机器学习的一种,其输出数据集训练机器产生所需的算法,如老师监督学生;比无监督学习更常见。

监督学习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。监督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。在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法是分析该训练数据,并产生一个推断的功能,其可以用于映射出新的实例。

介绍

监督学习是一个机器学习模型家族,通过一些示例自我教导。这意味着监督ML任务的数据需要标记。例如,如果我们想建立一个机器学习模型来识别给定的文本是否与市场营销有关,那么我们需要为模型提供一组标注示例(文本+信息,如果是关于市场营销与否)。给定一个新的,看不见的例子,该模型预测其目标 - 例如,对于所述示例,标签(例如,如果文本是关于市场营销,则为1,否则为0)。

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