[特殊字符] 吴恩达机器学习 - 监督学习

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🧠 吴恩达机器学习 - 监督学习

“学习的本质，是从已知中预测未知。”
—— 从吴恩达课程走进机器学习的第一步

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前言：大家要想看理论部分可以看我之前的博客：李航统计学习方法 

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🧭 一、什么是监督学习？

在机器学习的世界里，监督学习（Supervised Learning）是我们踏入智能预测的第一道大门。它的核心思想非常简单：

给定输入和输出样本，通过学习，建立一个能够对新输入做出预测的模型。

更直白一点：
就像教一个孩子识字，我们告诉他“这个是‘狗’、那个是‘猫’”，教多了，他就能自己看图说话。

在数学形式上，我们拥有一个训练数据集：

我们要学习一个函数 $h_\theta(x)$，让它能尽可能接近真实输出 $y$。

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🧩 二、监督学习的两大任务类型

1. 回归（Regression）

• 目标：预测一个连续值

• 典型应用：房价预测、温度预测、销售额预测

• 常见模型：线性回归、多项式回归

公式示意：

✅ 例子：根据面积、楼层预测房子的价格

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2. 分类（Classification）

• 目标：预测一个离散类别

• 典型应用：垃圾邮件识别、猫狗识别、肿瘤良恶性分类

• 常见模型：逻辑回归、决策树、K近邻、支持向量机（SVM）

逻辑回归示意：

✅ 例子：预测一封邮件是否为垃圾邮件（1表示垃圾，0表示正常）

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🧠 三、学习的本质：从误差中优化

我们要想办法让 $h_\theta(x)$ 预测得越来越准，这就是“学习”的过程。

📉 损失函数（Cost Function）

它衡量我们模型有多“蠢”。
例如在线性回归中，常用的是均方误差（MSE）：

逻辑回归使用的是交叉熵损失（更适合概率问题）：

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🧮 优化器：梯度下降（Gradient Descent）

最常见的优化方法是梯度下降。
它就像是爬山时不断朝最低处走，每一步都靠当前梯度方向更新参数：

• $\alpha$ 是学习率，控制我们每一步走多远

• 不断迭代，直到损失函数降到最低

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🎯 四、监督学习的实际应用

应用场景	任务类型	模型	输出
房价预测	回归	线性回归	连续数值（如 $350,000）
邮件分类	分类	逻辑回归	0（正常） / 1（垃圾）
图像识别	分类	CNN（卷积神经网络）	类别标签（猫/狗）
疾病预测	分类	决策树	有病 / 没病
销售趋势预测	回归	多项式回归	连续变化的销售额

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🧠 五、我的理解：监督学习是“编织规则的艺术”

站在“徐策”的角度看，它是一个构造因果链的过程。你定义变量、选择特征、建立逻辑关系，然后推演未来。

而在“夏驰”的世界里，它是一种行为映射建模，你试图用数据去模拟这个世界的反应机制。

现实世界没有答案，而监督学习中的数据给了我们确定性——这就是它的强大之处。

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✅ 总结：监督学习就是教机器“看图说话”

• 有输入、有输出、有规则

• 训练 = 调整规则参数

• 最终目标 = 在未见过的新数据上做出准确判断

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下一篇我将继续讲解“非监督学习”，那是让机器自己去“观察世界结构”的思维方式。

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