机器学习需要通过建立模型进行自我学习，那么学习方法有哪些呢？本篇来给大家介绍一下机器学习中的监督学习。如果还不了解什么是机器学习的，先浏览下这篇内容：
机器学习是什么？详解机器学习概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客
什么是监督学习？
监督学习就是训练机器学习的模型的训练样本数据有对应的目标值，监督学习就是通过对数据样本因子和已知的结果建立联系，提取特征值和映射关系，通过已知的结果，已知数据样本不断的学习和训练，对新的数据进行结果的预测。
监督学习通常用在分类和回归。比如手机识别垃圾短信，电子邮箱识别垃圾邮件，都是通过对一些历史短信、历史邮件做垃圾分类的标记，对这些带有标记的数据进行模型训练，然后获取到新的短信或是新的邮件时，进行模型匹配，来识别此邮件是或是不是，这就是监督学习下分类的预测。
再举一个回归的例子，比如我们要预测公司净利润的数据，我们可以通过历史上公司利润(目标值)，以及跟利润相关的指标，比如营业收入、资产负债情况、管理费用等数据，通过回归的方式我们回到的一个回归方程，建立公司利润与相关因此的方程式，通过输入因子数据，来预测公司利润。
监督学习难点是获取具有目标值的样本数据成本较高，成本高的原因在于这些训练集的要依赖人工标注工作。
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