supervised learning是什么意思，supervised learning的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

[计] 监督式学习

Other feedforward models and supervised learning models.

其它前馈型网络模型和监督学习模型；

Lattice machine is a novel approach to supervised learning.

格机是一种新颖的有监督学习方法。

If you want to use some supervised learning algorithm, you need labeled data.

如果你想使用有监督的学习算法，你需要标记数据。

What are the differences between supervised learning and reinforcement learning?

监督学习与强化学习的区别是什么？

Semi-Supervised Learning: Input data is a mixture of labelled and unlabelled examples.

半监视学习：输入数据由带符号的和不带符号的组成。

监督学习（Supervised Learning）是机器学习中最基础且广泛应用的方法之一。其核心是通过带有标签的数据训练模型，使模型能够从输入数据中学习规律，并对新数据做出预测。以下是详细解析：

标签数据：训练数据包含输入（特征）和对应的输出（标签）。例如，输入是房屋面积，输出是房价（回归问题）；输入是邮件内容，输出是“垃圾邮件”或“正常邮件”（分类问题）。
目标：模型学习输入与标签之间的映射关系，最终能够对未知数据生成准确的预测结果。

监督学习中，线性回归的目标是最小化预测值与真实值的差距： $$ J(theta) = frac{1}{2m} sum_{i=1}^{m} (h_theta(x^{(i)}) - y^{(i)}) $$ 其中，$h_theta(x)$是假设函数，$theta$为模型参数，$m$为样本数量。

若需进一步了解具体算法实现或应用案例，可参考机器学习教材或在线课程（如Coursera的《机器学习》专项课程）。

监督学习是机器学习的一种方法，它在训练数据中使用标签或已知输出来预测新的、未知的数据。在监督学习中，我们有一组输入变量（通常称为特征）和相应的输出变量（通常称为标签）。学习算法将训练数据和标签输入到模型中，并在模型中找到输入和输出之间的关系，生成一个函数，可以用来预测未知数据的标签。

In supervised learning, the machine is trained on labeled data, which means it is given input data and the corresponding output data.
- 在监督学习中，机器是在有标签的数据上进行训练的，这意味着它被提供输入数据和相应的输出数据。
Supervised learning models are commonly used in applications such as image classification and speech recognition.
- 监督学习模型通常用于图像分类和语音识别等应用中。

监督学习是一种非常流行的机器学习方法，它可以用于多种任务，包括分类、回归、序列生成和语音识别等。在监督学习中，我们需要一个已经标记好的数据集来训练模型。训练完成后，我们可以使用该模型来预测未知数据的标签或输出。

监督学习是一种有监督的学习方法，它使用已知输出来训练模型。在监督学习中，我们需要一个已知标签的数据集来训练模型，这些标签可以是数字、文本、图像或任何其他类型的数据。学习算法会分析这些标签和相关的特征，找到它们之间的关系，并生成一个函数，可以用来预测未知数据的标签。

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