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应用最广泛的学习范式之一。其核心在于模型从带有标签（Label）的训练数据中学习输入特征与输出标签之间的映射关系或决策规则，目标是能够对新的、未见过的数据做出准确的预测或分类。

核心概念与过程：

带标签数据集：这是监督学习的基石。训练数据集由众多样本（或实例）组成，每个样本包含两部分：
- 特征：描述样本属性的变量或观测值（例如，一张图片的像素值、一封邮件的关键词频率、一个病人的年龄和血压）。
- 标签：与样本对应的“正确答案”或期望的输出（例如，图片中是“猫”还是“狗”、邮件是“垃圾邮件”还是“正常邮件”、病人的诊断结果是“患病”或“健康”）。标签的存在为学习过程提供了明确的指导信号。
学习目标：算法（模型）的任务是通过分析大量的(特征, 标签)对，学习一个从输入特征空间到输出标签空间的映射函数（y = f(x)）。这个函数应该能够捕捉数据中隐藏的模式和关系。
训练过程：模型在训练数据上反复迭代调整其内部参数。它根据当前参数对输入特征进行预测，将预测结果与真实标签进行比较，计算预测误差（损失）。然后，通过优化算法（如梯度下降）调整参数以最小化这个预测误差。这个过程持续进行，直到模型在训练数据上的性能达到满意水平或收敛。
预测：训练完成后，模型被部署用于预测。当输入新的、没有标签的数据（仅包含特征）时，模型应用学习到的映射函数f(x)来预测其对应的输出标签。

主要任务类型：

监督学习主要解决两大类问题：

关键要素与重要性：

标签质量：训练数据的标签准确性至关重要。错误或有噪声的标签会显著降低模型性能。
泛化能力：模型的核心目标不是完美拟合训练数据（会导致过拟合），而是能够泛化到新的、未见过的数据上做出准确预测。这通常通过使用验证集、交叉验证和正则化等技术来保障。
广泛应用：监督学习支撑了众多现代人工智能应用，包括自然语言处理（如机器翻译、文本分类）、计算机视觉（如图像分类、目标检测）、推荐系统、医疗诊断辅助、金融风险评估等。其理论基础和实践方法在吴恩达（Andrew Ng）的经典机器学习课程中有系统阐述。

监督学习是一种利用已知答案（标签）指导模型学习的机器学习方法。它通过学习输入特征与输出标签之间的映射关系，主要解决分类（预测类别）和回归（预测数值）两大任务。带标签的数据是其驱动力，学习映射函数是核心过程，最终目标是构建能够准确预测新数据的模型。它在人工智能的各个领域扮演着不可或缺的角色。

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）。