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在监督学习中,您可以使用“标记”的数据训练机器。您想训练一台机器,该机器可以帮助您预测从工作场所开车需要多长时间,这是监督学习的一个示例回归和分类是两种类型的监督机器学习技术。监督学习是一种更简单的方法,而无监督的学习是一种复杂的方法。监督学习中最大的挑战是,无关的输入功能目前的培训数据可能会带来不准确的结果。监督学习的主要优点是,它允许您从以前的体验中收集数据或产生数据输出。该模型的缺点是,如果您的训练集没有您想在课堂上有的示例,则决策边界可能会过度处理。作为监督学习的最佳实践,您首先需要确定应将哪种数据用作培训集。

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