监督学习（上）

一、 监督学习简介

监督学习是一种机器学习方法，它通过一组包含输入和期望输出的数据来构建数学模型，这些数据称为训练数据。训练数据通常由多个样本组成。这种方法主要分为两类：分类和回归。当输入数据只能取有限数量的值时，我们使用分类算法；而当输入可以取连续数值时，则使用回归算法。

相似度学习是监督学习的一个重要分支，它与分类和回归密切相关。这种学习方法旨在通过相似性函数从样本中学习，该函数能够衡量两个对象之间的相似度或关联度。相似度学习在多种应用领域中表现出色，如排名、推荐系统、视觉识别、人脸追踪等。

二、 监督学习的应用实例

监督学习在实际应用中非常广泛，例如预测房价或房屋销售情况。

三、 机器学习知识图谱

为了更好地理解机器学习的概念，这里提供了一张知识图谱供参考。

四、 监督学习的三大要素

监督学习的关键要素包括：

• 策略：选择最优模型的标准。
• 模型：总结数据中的内在规律，并用数学函数描述。
• 算法：具体的方法来选择最优模型。

五、 监督学习的实现步骤

监督学习的具体实施步骤如下：

1. 获取一个有限的训练数据集。
2. 确定所有可能模型的集合。
3. 确定选择模型的标准，即学习策略。
4. 完成求解最优模型的算法，即学习算法。
5. 利用学习算法选择最优模型，并应用于新数据的预测或分析。

六、 监督学习的实际操作示例

以下是监督学习过程的一个实例展示。

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