機器學習之監督學習

       根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好的結果。

在監督式學習下，輸入數據被稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預測模型的時候，監督式學習建立一個學習過程，將預測結果與“訓練數據”的實際結果進行比較，不斷的調整預測模型，直到模型的預測結果達到一個預期的準確率。監督式學習的常見應用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經網絡（Back Propagation Neural Network）。

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