什么是监督机器学习？原理、流程与常见算法详解 第1张

监督学习的一些应用包括：

当模型记住训练噪声，导致在新数据上失败时，就会发生过拟合。解决方案包括正则化（惩罚复杂性）、交叉验证和集成方法。欠拟合源于过度简化；修复方法包括特征工程或高级算法。平衡两者可以优化泛化能力。

有偏差的数据会产生歧视性模型，尤其是在抽样过程中（例如，存在性别偏见的招聘工具）。缓解措施包括合成数据生成 (SMOTE)、公平感知算法和多样化的数据来源。严格的审计和记录局限性的“模型卡”可以增强透明度和可问责性。

高维数据（10k 个特征）需要指数级增长的样本量来避免稀疏性。诸如 PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）等降维技术能够提取这些稀疏特征，并在保留有用信息的同时进行降维，使分析师能够基于更小的样本组做出更明智的剔除决策，从而提高效率和准确性。

监督式机器学习 (SML) 弥合了原始数据与智能操作之间的差距。通过从带标签的示例中学习，系统能够做出准确的预测和明智的决策，从过滤垃圾邮件和检测欺诈，到预测市场和辅助医疗保健。在本指南中，我们介绍了基础工作流程、关键类型（分类和回归）以及支持实际应用的关键算法。SML 持续塑造着我们日常所依赖的众多技术的支柱，而我们往往对此浑然不知。