Question

哪些算法属于监督学习的范畴

Answer 1

属于监督学习的范畴有：SVM算法。

SVM算法能用于统计过程控制。

SVM算法是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器及决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面 SVM使用铰链损失函数计算经验风险，并在求解系统中加入了正则化项以优化结构，风险是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。

利用一组已知类别的样本调整 分类器的 参数，使其达到所要求性能的过程，也称为 监督训练或有教师学习。

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。

无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。