機器學習需要通過建立模型進行自我學習，那么學習方法有哪些呢？本篇來給大家介紹一下機器學習中的監(jiān)督學習。如果還不了解什么是機器學習的，先瀏覽下這篇內(nèi)容：

機器學習是什么？詳解機器學習概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客

什么是監(jiān)督學習？

監(jiān)督學習就是訓(xùn)練機器學習的模型的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)有對應(yīng)的目標值，監(jiān)督學習就是通過對數(shù)據(jù)樣本因子和已知的結(jié)果建立聯(lián)系，提取特征值和映射關(guān)系，通過已知的結(jié)果，已知數(shù)據(jù)樣本不斷的學習和訓(xùn)練，對新的數(shù)據(jù)進行結(jié)果的預(yù)測。

監(jiān)督學習通常用在分類和回歸。比如手機識別垃圾短信，電子郵箱識別垃圾郵件，都是通過對一些歷史短信、歷史郵件做垃圾分類的標記，對這些帶有標記的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，然后獲取到新的短信或是新的郵件時，進行模型匹配，來識別此郵件是或是不是，這就是監(jiān)督學習下分類的預(yù)測。

再舉一個回歸的例子，比如我們要預(yù)測公司凈利潤的數(shù)據(jù)，我們可以通過歷史上公司利潤(目標值)，以及跟利潤相關(guān)的指標，比如營業(yè)收入、資產(chǎn)負債情況、管理費用等數(shù)據(jù)，通過回歸的方式我們回到的一個回歸方程，建立公司利潤與相關(guān)因此的方程式，通過輸入因子數(shù)據(jù)，來預(yù)測公司利潤。

監(jiān)督學習難點是獲取具有目標值的樣本數(shù)據(jù)成本較高，成本高的原因在于這些訓(xùn)練集的要依賴人工標注工作。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习中监督学习是什么？人工智能机器学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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