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监督学习：预测建模的基础
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
监督学习是机器学习中用于预测建模的基础，通过标记数据训练模型，以便对新数据进行准确预测。该过程包括训练数据、学习算法和训练模型，主要分为回归和分类任务。成功的监督学习依赖于高质量的数据和模型的泛化能力。
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关键要点
- 监督学习是机器学习中预测建模的基础。
- 监督学习通过标记数据训练模型，使其能够对新数据进行准确预测。
- 监督学习的核心是学习从输入特征到输出标签的可靠映射。
- 监督学习的三个基本组成部分是训练数据、学习算法和训练模型。
- 监督学习问题主要分为回归任务和分类任务。
- 回归任务预测连续值，分类任务预测离散类别。
- 成功的监督学习依赖于高质量的数据和模型的泛化能力。
- 监督学习在许多实际应用中发挥着核心作用。
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