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监督学习是机器学习的一种，涉及预测和分类任务。算法通过学习已知输入输出对，找出映射关系以预测新数据的输出。主要类型包括回归和分类。在训练和验证过程中，模型调整参数以最小化预测误差。常用优化算法有梯度下降等，评估指标有MSE、准确率等。常见的监督学习算法有逻辑回归、决策树、SVM、KNN、随机森林、神经网络等。一个实例是房价预测，模型基于房屋特征预测价格。
监督学习（Supervised Learning）是机器学习领域中最基本和最重要的学习方式之一，主要用于预测和分类任务。在监督学习中，算法学习的是从输入数据到输出结果的映射关系，这个过程是通过一组已知输入输出对的训练数据进行的，这些数据被称为“有标签”或“标注过的”数据。
基本原理
监督学习的核心思想是，给定一组输入输出配对（样本数据），算法通过学习这些样本数据之间的关联，找出一个模型（或函数），使得模型可以根据新的输入数据预测出相应的输出结果。在训练阶段，模型通过不断调整自身的参数以最小化预测结果与实际输出标签之间的差异（误差）。
主要类型：
监督学习任务可以大致分为两大类：
- 回归（Regression）：回归问题的目标是预测连续数值型输出。例如，预测房价、明天的气温、股票价格等。在这种情况下，模型学习的是一个函数，该函数将输入映射到连续的实数值。
- 分类（Classification）：分类问题是预测离散的类别标签。例如，识别一张图片上的动物种类（猫、狗、鸟等）、邮件是否为垃圾邮件、疾病诊断等。分类模型会学习区分不同类别的边界或决策规则。
训练与验证
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