【AI 人工智能基础】有监督学习 Supervised Learning

【AI 人工智能基础】有监督学习 Supervised Learning

1.背景介绍

1.1 什么是监督学习?

监督学习(Supervised Learning)是机器学习中最常见和最成熟的一种范式。在监督学习中,我们利用已标注的训练数据集,使算法学习数据内在的规律和映射关系,从而对新的未知数据进行预测或分类。监督学习的目标是构建一个模型,使其能够基于输入数据预测输出值。

监督学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

1.2 监督学习的应用场景

监督学习可以解决各种现实问题,例如:

• 图像分类(识别图像中的物体)
• 垃圾邮件检测
• 欺诈检测(信用卡欺诈等)
• 疾病诊断
• 销售预测
• 自动驾驶(对象检测和分类)

2.核心概念与联系

2.1 监督学习的核心概念

监督学习涉及以下几个核心概念:

1. 样本(Sample): 包含特征(features)和标签(label)的数据实例。
2. 特征(Features): 描述样本的