机器学习基础入门（第三篇）：监督学习详解与经典算法 监督学习的基本概念 监督学习是一种通过已标注的训练数据（输入-输出对）来学习模型的机器学习方法。目标是构建一个映射函数，能够对新的输入数据预测出正确的输出。监督学习的核心任务是分类（离散输出）和回归（连续输出）。 关键术语：  训练集：包含输入特征和对应标签的数据集。 损失函数：衡量模型预测与真实标签差异的函数。 泛化能力：模型在未见数据上的表现。  监督学习的流程   数据准备 收集并清洗数据，划分训练集、验证集和测试集。 特征工程包括标准化、归一化、特征选择等。   模型选择 根据任务类型（分类或回归）选择算法，如线性回归、决策树等。  ...