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Supervised Learning
监督学习
一句话理解
用带有正确答案的样本，学习从输入到目标输出的映射。
最好理解的例子
用带有“猫”或“狗”标签的图片训练分类器，预测错误时根据标签计算损失并更新参数。
核心机制
- 1
准备输入样本及其人工或规则生成的目标标签。
- 2
模型产生预测并计算预测与标签之间的损失。
- 3
反向更新参数，直到模型能对新样本给出可靠预测。
关键关系
知识邻域
AI → Machine Learning → Learning Paradigms