监督式学习

习题预习

1. 根据一个人的年龄、性别和教育程度，预测他们的收入水平。
2. 根据房屋的大小、位置和房龄，预测房屋的售价。
3. 根据一个人的疾病症状和病历，预测他们是否患有某种疾病。
4. 根据一辆车的品牌、型号和历史损坏情况，预测其保险费率。
5. 根据一个人过去的飞行纪录和机场的天气资讯，预测他们会不会出现航班延误的情况。

说明知识

Supervised Learning是一种机器学习方法，它需要资料集中提供有关预测目标的正确答案，也就是“标签”，以便藉此建立模型。这种方法可以用于预测、分类和回归等问题上。

举个例子，假设你正在建立一个模型来预测明天的气温。你收集了过去一年的气温资料，其中每一天的最高气温都标记了一个标签。这些标签告诉你，每一天的最高气温是多少。你可以使用这个资料集来训练一个Supervised Learning模型，以便在未来的日期中预测最高气温。当你收到新的日期时，你可以使用这个模型来预测它的最高气温。

条列重点

1. 监督式学习是机器学习中的一类算法，主要利用有标签的训练数据来训练模型。
2. 训练数据包括输入和输出，模型训练的目的是学会从输入到输出的映射关系。
3. 常见的监督式学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
4. 监督式学习的主要应用领域包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
5. 监督式学习的优点是训练出的模型准确性高，缺点是需要大量标记的训练数据来训练模型。

知识测验

1. 假设你想要训练一个分类器识别手写数字，请问该使用哪一种算法？
   答案：决策树、K-最近邻算法、支持向量机（SVM）等。

2. 假设你有一个将猫和狗图片分类的模型，但模型只能识别白猫或白狗，请问该如何提高辨识率？
   答案：增加训练数据、使用深度学习算法、进行特征提取等。

3. 假设你想要训练一个模型，能够根据一个人的详细资讯预测其职业，请问该使用哪一种算法？
   答案：决策树、逻辑回归、随机森林等。

4. 假设你有一个将天气预测为晴天、雨天、多云等的模型，但是预测错误率较高，请问该如何提高辨识率？
   答案：增加训练数据、使用更复杂的模型、调整超参数等。

5. 假设你想要训练一个模型，能够根据一个人的身高、体重等特征预测其健康状况，请问该使用哪一种算法？
   答案：逻辑回归、决策树、人工神经网络等。