監督學習英文解釋翻譯、監督學習的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 supervised learning

分詞翻譯：

監的英語翻譯：

inspect; prison; supervise; watch

督的英語翻譯：

superintend and director

學習的英語翻譯：

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

專業解析

監督學習（Supervised Learning）是機器學習領域中基于标注數據訓練模型的核心範式。其核心定義為：通過輸入變量（input variables）與已知輸出變量（output variables）的對應關系，構建從輸入到輸出的映射函數，最終實現對新數據的預測或分類。在漢英詞典視角下，該術語對應英文“Supervised Learning”，其中“監督”指代訓練過程中标注數據（labeled data）對模型的指導作用。

從技術實現角度，監督學習包含三大核心要素：

标注數據集：包含輸入-輸出配對（如“圖像-類别”或“文本-情感标籤”），用于提供明确的學習目标。此類數據需滿足獨立同分布假設，即訓練集與測試集需來自同一數據分布。
損失函數：量化模型預測結果與真實标籤的差異，常見形式包括均方誤差（MSE）$L=frac{1}{n}sum_{i=1}^n(y_i-hat{y}_i)$ 和交叉熵損失（Cross-Entropy）。
泛化能力：通過正則化（Regularization）或驗證集（Validation Set）評估模型在未知數據上的表現，避免過拟合（Overfitting）現象。

在實際應用中，監督學習支撐了包括圖像分類（ImageNet數據集）、自然語言處理（BERT模型）等突破性技術發展。斯坦福大學《CS229機器學習課程》将其定位為“現代人工智能系統的基石”。值得注意的是，标注數據的質量直接影響模型性能，行業實踐中常采用數據清洗（Data Cleaning）和增強（Augmentation）提升數據有效性。

網絡擴展解釋

監督學習是機器學習中最基礎且應用最廣泛的方法之一，其核心是通過帶有标籤的數據訓練模型，使模型能夠根據輸入數據預測對應的輸出結果。以下是詳細解釋：

1. 基本定義

監督學習（Supervised Learning）是指從已标注的數據集中學習輸入（特征）與輸出（标籤）之間的映射關系。每個訓練樣本包含輸入變量（如身高、體重）和對應的目标輸出（如性别、疾病風險），模型的目标是學習這種關系，從而對未知數據做出準确預測。

2. 核心任務類型

監督學習主要解決兩類問題：

分類（Classification）
預測離散的類别标籤，例如：
- 判斷郵件是否為垃圾郵件（二分類）；
- 識别圖片中的動物種類（多分類）。
  常用算法：邏輯回歸、支持向量機（SVM）、決策樹、神經網絡。
回歸（Regression）
預測連續的數值結果，例如：
- 根據房屋面積預測房價；
- 根據曆史數據預測股票價格。
  常用算法：線性回歸、決策樹回歸、隨機森林回歸。

3. 工作原理

訓練階段：
- 輸入帶标籤的數據集，模型通過調整參數（如權重、偏差）最小化預測值與真實标籤的誤差。
- 常用損失函數：均方誤差（回歸）、交叉熵（分類）。
- 優化方法：梯度下降、隨機梯度下降等。
預測階段：
訓練後的模型接收新輸入數據，根據學習到的映射關系輸出預測結果。例如：輸入患者症狀，輸出疾病概率。

4. 典型應用場景

圖像識别：如人臉識别、醫學影像分析。
自然語言處理：如情感分析、機器翻譯。
推薦系統：如電商平台根據用戶曆史行為推薦商品。
金融風控：如信用評分、欺詐檢測。

5. 優缺點分析

優點：
- 目标明确，可通過準确率、均方誤差等指标直接評估模型性能；
- 適用于輸入與輸出關系清晰的場景。
缺點：
- 依賴大量高質量标注數據，數據标注成本高；
- 若訓練數據不全面或存在偏差，模型可能過拟合或泛化能力差。

監督學習通過“教”模型如何從已知答案中學習規律，廣泛應用于現實世界的預測任務。其成功依賴于高質量的數據和合適的算法選擇。後續學習中可進一步探索無監督學習（無标籤數據）和半監督學習（部分标籤數據）等其他範式。