什么问题就是一种监督学习

监督学习是一种机器学习的方法，它通过使用带有标签的数据集来训练算法，以达到准确分类数据或预测结果的目的。在监督学习中，每个训练实例都包括一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）67。监督学习可以分为两大类问题：回归和分类10。

1. 回归问题：这类问题的目标是预测一个连续的输出值，例如房价、温度、销售额等。回归模型会尝试学习输入数据和连续输出值之间的关系，以便对新的输入数据做出预测。常见的回归算法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归和脊回归等3。

2. 分类问题：与回归问题不同，分类问题的目标是预测一个离散的输出值，通常是有限的类别之一。分类模型通过分析输入的特征向量来预测输出的类别。例如，垃圾邮件分类、图像识别、疾病诊断等都是分类问题的应用场景24。

监督学习的过程通常包括以下几个步骤：

• 选择一个适合目标任务的数学模型。
• 使用标记的训练数据来训练模型。
• 评估模型的性能，通常通过将模型的预测结果与实际的标签进行比较。
• 调整模型参数，以提高其预测的准确性。

监督学习在许多领域都有应用，如金融、医疗、自然语言处理等，它通过从已知数据中学习规律，使机器能够对未知数据做出准确的预测或分类58。