AI：机器学习之监督学习

🎯 监督学习：从原理到实战的全景解析（术语详解 + 应用案例）

📌 本文将全面讲解监督学习的核心原理、关键术语、常用算法、真实应用场景与完整开发流程。每一个知识点都配有通俗解释 + 实用细节，面向机器学习初学者与工程开发者。

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一、🔍 什么是监督学习？

1.1 定义

监督学习（Supervised Learning）是一种典型的机器学习范式，通过“有标签的数据”训练模型，学习从输入 X 到输出 Y 的映射关系。

🎓 举例：

输入（特征）	输出（标签）
一张图片	“狗”
文章内容	“正面情绪”
房屋面积、楼层	价格（单位：万元）

这种学习方式与老师教学生相似：老师（算法）通过历史试题（样本）和标准答案（标签）教授学生（模型）如何判断未来的问题。

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1.2 数学表达

给定一个训练数据集：

D = {(x₁, y₁), (x₂, y₂), ..., (xₙ, yₙ)}

监督学习的目标是学习一个函数 f(x)，使得：

f(xᵢ) ≈ yᵢ （在所有样本上预测尽可能接近真实值）

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1.3 应用场景分类

任务类型	输出形式	示例	算法
分类任务	离散标签	判断是否为垃圾邮件	逻辑回归、决策树、SVM
回归任务	连续数值	房价预测	线性回归、SVR、XGBoost

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二、🧠 核心术语详解（精讲版）

2.1 特征（Features）

• 是机器学习模型感知世界的“感官”，即输入数据