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监督的学习监督学习算法在给定的一组输入数据和关联的输出之间执行复杂的“连接点”操作。他们经过多个输入和一组已知输出的示例训练，学习如何处理输入以重现相关输出。然后可以给予全面训练的算法，并可以为结果提供新的输入集，并对相关输出的内容进行预测（图1A）。例如，可以培训算法以对图片中像素的配置（输入）中的配置分类（输入）（输出）（输出）。有监督的算法用于两种类型的问题：分类（以预测观测值属于哪种“类”，例如，例如，病例与控制）和回归（以预测连续价值，例如，诊断时间）。
大数据，机器学习和人工智能
主要关键词
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