監督式學習

習題預習

1. 根據一個人的年齡、性別和教育程度，預測他們的收入水平。
2. 根據房屋的大小、位置和房齡，預測房屋的售價。
3. 根據一個人的疾病症狀和病歷，預測他們是否患有某種疾病。
4. 根據一輛車的品牌、型號和歷史損壞情況，預測其保險費率。
5. 根據一個人過去的飛行紀錄和機場的天氣資訊，預測他們會不會出現航班延誤的情況。

說明知識

Supervised Learning是一種機器學習方法，它需要資料集中提供有關預測目標的正確答案，也就是「標籤」，以便藉此建立模型。這種方法可以用於預測、分類和回歸等問題上。

舉個例子，假設你正在建立一個模型來預測明天的氣溫。你收集了過去一年的氣溫資料，其中每一天的最高氣溫都標記了一個標籤。這些標籤告訴你，每一天的最高氣溫是多少。你可以使用這個資料集來訓練一個Supervised Learning模型，以便在未來的日期中預測最高氣溫。當你收到新的日期時，你可以使用這個模型來預測它的最高氣溫。

條列重點

1. 監督式學習是機器學習中的一類算法，主要利用有標籤的訓練數據來訓練模型。
2. 訓練數據包括輸入和輸出，模型訓練的目的是學會從輸入到輸出的映射關係。
3. 常見的監督式學習算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等。
4. 監督式學習的主要應用領域包括圖像識別、語音識別、自然語言處理、推薦系統等。
5. 監督式學習的優點是訓練出的模型準確性高，缺點是需要大量標記的訓練數據來訓練模型。

知識測驗

1. 假設你想要訓練一個分類器識別手寫數字，請問該使用哪一種算法？
   答案：決策樹、K-最近鄰算法、支持向量機（SVM）等。

2. 假設你有一個將貓和狗圖片分類的模型，但模型只能識別白貓或白狗，請問該如何提高辨識率？
   答案：增加訓練數據、使用深度學習算法、進行特徵提取等。

3. 假設你想要訓練一個模型，能夠根據一個人的詳細資訊預測其職業，請問該使用哪一種算法？
   答案：決策樹、邏輯回歸、隨機森林等。

4. 假設你有一個將天氣預測為晴天、雨天、多雲等的模型，但是預測錯誤率較高，請問該如何提高辨識率？
   答案：增加訓練數據、使用更複雜的模型、調整超參數等。

5. 假設你想要訓練一個模型，能夠根據一個人的身高、體重等特徵預測其健康狀況，請問該使用哪一種算法？
   答案：邏輯回歸、決策樹、人工神經網絡等。