在监督学习中,输入数据称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果。在建立预测模型的时候,监督学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断地调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督学习的常见应用场景有分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)。
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