supervised learning是什麼意思，supervised learning的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[計] 監督式學習

Other feedforward models and supervised learning models.

其它前饋型網絡模型和監督學習模型；

Lattice machine is a novel approach to supervised learning.

格機是一種新穎的有監督學習方法。

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

如果你想使用有監督的學習算法，你需要标記數據。

What are the differences between supervised learning and reinforcement learning?

監督學習與強化學習的區别是什麼？

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

半監視學習：輸入數據由帶符號的和不帶符號的組成。

監督學習（Supervised Learning）是機器學習中最基礎且廣泛應用的方法之一。其核心是通過帶有标籤的數據訓練模型，使模型能夠從輸入數據中學習規律，并對新數據做出預測。以下是詳細解析：

标籤數據：訓練數據包含輸入（特征）和對應的輸出（标籤）。例如，輸入是房屋面積，輸出是房價（回歸問題）；輸入是郵件内容，輸出是“垃圾郵件”或“正常郵件”（分類問題）。
目标：模型學習輸入與标籤之間的映射關系，最終能夠對未知數據生成準确的預測結果。

監督學習中，線性回歸的目标是最小化預測值與真實值的差距： $$ J(theta) = frac{1}{2m} sum_{i=1}^{m} (h_theta(x^{(i)}) - y^{(i)}) $$ 其中，$h_theta(x)$是假設函數，$theta$為模型參數，$m$為樣本數量。

若需進一步了解具體算法實現或應用案例，可參考機器學習教材或線上課程（如Coursera的《機器學習》專項課程）。

監督學習是機器學習的一種方法，它在訓練數據中使用标籤或已知輸出來預測新的、未知的數據。在監督學習中，我們有一組輸入變量（通常稱為特征）和相應的輸出變量（通常稱為标籤）。學習算法将訓練數據和标籤輸入到模型中，并在模型中找到輸入和輸出之間的關系，生成一個函數，可以用來預測未知數據的标籤。

In supervised learning, the machine is trained on labeled data, which means it is given input data and the corresponding output data.
- 在監督學習中，機器是在有标籤的數據上進行訓練的，這意味着它被提供輸入數據和相應的輸出數據。
Supervised learning models are commonly used in applications such as image classification and speech recognition.
- 監督學習模型通常用于圖像分類和語音識别等應用中。

監督學習是一種非常流行的機器學習方法，它可以用于多種任務，包括分類、回歸、序列生成和語音識别等。在監督學習中，我們需要一個已經标記好的數據集來訓練模型。訓練完成後，我們可以使用該模型來預測未知數據的标籤或輸出。

監督學習是一種有監督的學習方法，它使用已知輸出來訓練模型。在監督學習中，我們需要一個已知标籤的數據集來訓練模型，這些标籤可以是數字、文本、圖像或任何其他類型的數據。學習算法會分析這些标籤和相關的特征，找到它們之間的關系，并生成一個函數，可以用來預測未知數據的标籤。

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