有监督学习

有监督学习 利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，而后将这种映射关系应用到未知数据上，达到分类或回归的目的。 分类：当输出为离散的，学习任务为分类任务。 回归：当输出为连续的，学习任务为回归任务。 训练集：用来训练的已标注的数据，用来创建模型，发现规律。 测试集：已标注的数据，一般隐藏标记，输送给以训练的模型，经过结果与真实标记对比，评估模型的学习能力。 训练集/测试集划分： 已标记数据

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