Supervised Learning

监督学习 #

监督学习方法（Supervised Learning） #

监督学习是机器学习中的一类算法，在这种方法中，模型通过已标注的数据进行训练。目标是让模型学会从输入特征（ \(X\) ）到输出标签（ \(y\) ）的映射关系。在监督学习中，训练数据由输入数据和对应的正确输出（标签）组成。这种方法通常用于分类和回归任务。

本文件汇总了各种监督学习方法的概述。每种方法都在单独的页面中进行详细描述，涵盖算法的基本原理、应用场景以及理论基础。

目录 #

  1. 线性回归 (Linear Regression)
  2. 逻辑回归 (Logistic Regression)
  3. K-近邻算法 (K-Nearest Neighbors)
  4. 支持向量机 (Support Vector Machines)
  5. 决策树 (Decision Trees)
  6. 随机森林 (Random Forests)
  7. 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines)
  8. 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

学习目标 #

  • 理解每种监督学习算法的基本概念、数学公式和实现原理
  • 掌握算法在不同数据场景下的应用方法
  • 理解各算法的优缺点、适用范围及如何选择合适的算法

使用说明 #

  • 每种方法都在单独的页面中进行总结和详细描述。
  • 目录部分链接到每个算法的详细页面。
  • 为了便于理解，文件中包含了示例和代码片段。