有监督的机器学习方法

有监督学习(Supervised Learning)是机器学习中最常见和广泛应用的方法之一，其核心是通过已标记的训练数据来学习输入特征与输出标签之间的映射关系，从而对未知数据进行预测或分类。以下是其主要特点和分类：

一、基本概念

1. 定义：通过带有标签的训练数据（输入特征+对应输出）来构建预测模型，使模型能对新数据进行准确预测。

2. 核心流程：

二、任务类型

1. 分类(Classification)：预测离散类别标签（如垃圾邮件识别、图像分类），常用算法包括：

2. 回归(Regression)：预测连续数值（如房价、股票价格），常用算法包括：

三、常用算法示例

| 算法 | 特点 | 应用场景 |

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| KNN | 基于距离投票，简单但计算复杂度高 | 图像分类、推荐系统 |

| 决策树 | 树形结构分割特征空间，直观易解释 | 信用评分、医疗诊断 |

| 随机森林 | 多棵决策树集成，抗过拟合能力强 | 高维数据分类 |

| SVM | 寻找最优分类超平面，适合高维数据 | 文本分类、生物信息学 |

四、应用场景

五、优缺点

如需进一步了解具体算法实现或应用案例，可参考相关论文或开源代码（如Sea AI Lab的FlowReasoner项目）。