super学习方法 supervised learning有哪些算法

监督学习(Supervised Learning)是一种通过已标注数据训练模型的机器学习方法，其核心是通过输入特征与对应标签的映射关系进行预测。以下是主要内容和算法分类：

一、核心方法

1. 训练流程：通过标注数据（输入特征+目标输出）训练模型，最小化损失函数来优化参数

2. 任务类型：

二、常见算法

1. 线性模型：

2. 树模型：

3. 支持向量机（SVM）

4. 神经网络（Neural Networks）

5. K近邻（KNN）

三、应用场景

四、数据准备关键步骤

1. 数据清洗（处理缺失值、异常值）

2. 特征工程（标准化、编码）

3. 数据划分（训练集/验证集/测试集）