《监督学第二章》课件

《监督学第二章》PPT课件本课件旨在介绍监督学定义、方法、应用以及挑战与限制希望通过本课件让大家更好地理解并运用监督学的知识监督学简介定义监督学是指通过已知的输入与输出之间的关系，训练模型来预测未知的输入对应的输出基本原理监督学利用已有的标记数据对模型进行训练，从而使其能够对新的输入进行准确的预测重要性监督学在各个领域都有广泛的应用，是机器学习中最常用的方法之一监督学的基本概念特征1输入数据的各个属性或维度，用于描述数据的特点标签2与输入数据对应的输出，用于表示我们想要预测的目标模型3通过训练数据学习到的函数或算法，用于预测新的输入对应的输出监督学的主要方法回归1用于预测连续型输出的监督学方法，比如线性回归、支持向量回归等分类2用于将输入数据划分为不同类别的监督学方法，比如决策树、逻辑回归等集成学习3通过结合多个模型的预测结果来提高预测准确性的监督学方法，比如随机森林、梯度提升等监督学的应用领域医学诊断信用评分垃圾邮件检测监督学可用于辅助医生进行疾病监督学可用于根据个人信息预测监督学可用于自动过滤垃圾邮件，诊断，提高诊断准确性和效率其信用等级和违约风险提高电子邮件的质量监督学的挑战和限制过拟合数据不平衡维度灾难模型在训练数据上表现良好，不同类别的训练样本数量不数据特征的维度过高，使得但对新数据的预测能力较差均衡，导致模型在少数类别模型训练和预测的复杂度大上表现不佳大增加总结和展望监督学是机器学习中一项重要的技术，通过训练模型来预测未知的输入对应的输出随着数据和算法的不断发展，监督学在各个领域都有着广阔的应用前景。