监督学习

监督学习（Supervised Learning）是机器学习的一类范式，使用带有标签的训练数据来学习从特征 X到标签 y的映射，目标是在未知数据上做出准确的预测或分类。训练数据由若干样本组成，每个样本包含一个输入对象（通常为特征向量）和一个期望的输出（监督信号/标签）。算法通过学习得到一个推断函数 f，使得对新的输入 x，能够预测其输出 y，即 f(x)≈y。该范式也常被称为监督训练或有教师学习。

 

个人理解：一个给定的A是输入，给定一个确定的输出B为结果的学习为监督学习范式。