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督學習。如果還不了解什么是機器學習的，先瀏覽下這篇內容：

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

什么是監督學習？

監督學習就是訓練機器學習的模型的訓練樣本數據有對應的目標值，監督學習就是通過對數據樣本因子和已知的結果建立聯系，提取特征值和映射關系，通過已知的結果，已知數據樣本不斷的學習和訓練，對新的數據進行結果的預測。

監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據進行模型訓練，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，這就是監督學習下分類的預測。

再舉一個回歸的例子，比如我們要預測公司凈利潤的數據，我們可以通過歷史上公司利潤(目標值)，以及跟利潤相關的指標，比如營業收入、資產負債情況、管理費用等數據，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因此的方程式，通過輸入因子數據，來預測公司利潤。

監督學習難點是獲取具有目標值的樣本數據成本較高，成本高的原因在于這些訓練集的要依賴人工標注工作。

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總結

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