從以下文字中提取解決給定監督式機器學習問題的步驟
為解決監督學習中的問題，需要執行以下步驟：

1. 確定訓練樣本的型別。在執行任何其他操作之前，使用者應該決定要使用什麼樣的資料作為訓練集。例如，在手寫分析的情況下，這可能是單個手寫字元、整個手寫單詞、整個手寫句子或者完整的手寫段落。

2. 收集訓練集。訓練集需要代表函式在現實世界中的使用情況。因此，需要收集一組輸入對像和相應的輸出，這些輸出可以來自人類專家或者測量結果。

3. 確定學習函式的輸入特徵表示。學習函式的準確性在很大程度上取決於輸入物件的表示方式。通常，輸入對像會被轉換成一個特徵向量，其中包含一些描述物件的特徵。特徵的數量不應該太大，因為維度災難的問題；但是應該包含足夠的資訊來準確地預測輸出。

4. 確定學習函式的結構和相應的學習演演算法。例如，工程師可以選擇使用支援向量機或決策樹。

5. 完成設計。在收集的訓練集上執行學習演演算法。一些監督學習演演算法需要使用者確定某些控制引數。這些引數可以透過在訓練集的子集（稱為驗證集）上最佳化效能或透過交叉驗證來進行調整。

6. 評估學習函式的準確性。在引數調整和學習之後，應該在與訓練集不同的測試集上測量所得函式的效能。
使用以下步驟來解決給定的監督學習問題：
1.確定訓練樣例的型別，
2. 收集訓練集。
3. 確定學習函式的輸入特徵表示。
4.確定學習函式的結構和相應的學習演算法。
5. 在收集的訓練集上執行學習演算法。
6. 評估學習函式的準確性。