Supervised Learning

監督式學習（Supervised learning）是機器學習中最常見和基本的一種學習方式。在監督式學習中，模型通過對帶有標籤（label）或目標（target）的數據進行訓練，學習特徵與目標之間的關係，從而預測新的未標記數據的目標值。

以下是監督式學習的幾個關鍵概念和特點：

• 帶有標籤的訓練數據：

  • 監督式學習需要使用帶有標籤（label）或目標（target）的訓練數據。

  • 標籤或目標通常表示我們希望模型預測或學習的結果，例如分類任務中的類別標籤，回歸任務中的連續值目標。

• 分類和回歸：

  • 監督式學習可以用於分類（Classification）和回歸（Regression）任務。

  • 分類任務是將輸入數據映射到預定的類別標籤，例如將一張圖片分類為貓或狗。

  • 回歸任務是預測連續值目標，例如預測房屋價格或股票價格。

• 常見算法：

  • 監督式學習中常用的算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機（SVM）、K近鄰算法（K-Nearest Neighbors，KNN）、神經網絡等。

  • 這些算法根據任務的不同以及數據的特點選擇不同的模型來進行訓練和預測。

總而言之，監督式學習是一種通過帶有標籤的數據來訓練模型並預測未知數據的目標值的機器學習方法。它廣泛應用於各種領域，包括圖像識別、自然語言處理、金融預測等。