機器學習算法訓練方式
監督學習（Supervised Learning）是一種機器學習算法訓練方式，它使用標記數據集來訓練算法，以便訓練後的算法能夠對新數據進行分類或準確預測結果。在監督學習中，每個樣本數據都被正確地標記過，算法模型在訓練過程中通過比較其輸出與標記的真實輸出之間的誤差來調整參數，以達到對輸入數據的準確預測。這種學習方式因其依賴於標記數據而被稱爲“監督”學習。
監督學習的本質是學習輸入到輸出的映射的統計規律。在訓練過程中，模型從標註數據中學習預測模型，這些數據表示輸入輸出的對應關係。輸入空間、特徵空間和輸出空間在監督學習中被定義爲輸入與輸出所有可能取值的集合。每個具體的輸入是一箇實例，通常由特徵向量表示，而輸出則是與輸入對應的標籤或值。
監督學習可以應用於多種任務，包括迴歸（連續變量的預測問題）、分類（有限個離散變量的預測問題）和標註（變量序列的預測問題）。例如，在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域，監督學習都得到了廣泛應用。通過訓練，模型能夠學習到數據的特徵，從而對新數據進行準確的預測或分類。