监督学习英文解释翻译、监督学习的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 supervised learning

分词翻译：

监的英语翻译：

inspect; prison; supervise; watch

督的英语翻译：

superintend and director

学习的英语翻译：

con; emulate; learn; learn about; learning; read; study
【计】 learning

专业解析

监督学习（Supervised Learning）是机器学习领域中基于标注数据训练模型的核心范式。其核心定义为：通过输入变量（input variables）与已知输出变量（output variables）的对应关系，构建从输入到输出的映射函数，最终实现对新数据的预测或分类。在汉英词典视角下，该术语对应英文“Supervised Learning”，其中“监督”指代训练过程中标注数据（labeled data）对模型的指导作用。

从技术实现角度，监督学习包含三大核心要素：

标注数据集：包含输入-输出配对（如“图像-类别”或“文本-情感标签”），用于提供明确的学习目标。此类数据需满足独立同分布假设，即训练集与测试集需来自同一数据分布。
损失函数：量化模型预测结果与真实标签的差异，常见形式包括均方误差（MSE）$L=frac{1}{n}sum_{i=1}^n(y_i-hat{y}_i)$ 和交叉熵损失（Cross-Entropy）。
泛化能力：通过正则化（Regularization）或验证集（Validation Set）评估模型在未知数据上的表现，避免过拟合（Overfitting）现象。

在实际应用中，监督学习支撑了包括图像分类（ImageNet数据集）、自然语言处理（BERT模型）等突破性技术发展。斯坦福大学《CS229机器学习课程》将其定位为“现代人工智能系统的基石”。值得注意的是，标注数据的质量直接影响模型性能，行业实践中常采用数据清洗（Data Cleaning）和增强（Augmentation）提升数据有效性。

网络扩展解释

监督学习是机器学习中最基础且应用最广泛的方法之一，其核心是通过带有标签的数据训练模型，使模型能够根据输入数据预测对应的输出结果。以下是详细解释：

1. 基本定义

监督学习（Supervised Learning）是指从已标注的数据集中学习输入（特征）与输出（标签）之间的映射关系。每个训练样本包含输入变量（如身高、体重）和对应的目标输出（如性别、疾病风险），模型的目标是学习这种关系，从而对未知数据做出准确预测。

2. 核心任务类型

监督学习主要解决两类问题：

分类（Classification）
预测离散的类别标签，例如：
- 判断邮件是否为垃圾邮件（二分类）；
- 识别图片中的动物种类（多分类）。
  常用算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络。
回归（Regression）
预测连续的数值结果，例如：
- 根据房屋面积预测房价；
- 根据历史数据预测股票价格。
  常用算法：线性回归、决策树回归、随机森林回归。

3. 工作原理

训练阶段：
- 输入带标签的数据集，模型通过调整参数（如权重、偏差）最小化预测值与真实标签的误差。
- 常用损失函数：均方误差（回归）、交叉熵（分类）。
- 优化方法：梯度下降、随机梯度下降等。
预测阶段：
训练后的模型接收新输入数据，根据学习到的映射关系输出预测结果。例如：输入患者症状，输出疾病概率。

4. 典型应用场景

图像识别：如人脸识别、医学影像分析。
自然语言处理：如情感分析、机器翻译。
推荐系统：如电商平台根据用户历史行为推荐商品。
金融风控：如信用评分、欺诈检测。

5. 优缺点分析

优点：
- 目标明确，可通过准确率、均方误差等指标直接评估模型性能；
- 适用于输入与输出关系清晰的场景。
缺点：
- 依赖大量高质量标注数据，数据标注成本高；
- 若训练数据不全面或存在偏差，模型可能过拟合或泛化能力差。

监督学习通过“教”模型如何从已知答案中学习规律，广泛应用于现实世界的预测任务。其成功依赖于高质量的数据和合适的算法选择。后续学习中可进一步探索无监督学习（无标签数据）和半监督学习（部分标签数据）等其他范式。