描述监督学习的概念.
监督学习是机器学习的一类,它涉及使用标签数据来训练模型进行准确的预测或分类.在这种方法中,算法提供输入-输出对或例子,其中所需的输出已知.算法然后学习输入和输出之间的关系,以将新的未见数据映射到正确的输出.监督学习可以分为两类:分类和回归.分类涉及预测离散标签或类别回归,而监督学习的过程涉及预测持续值.监督学习的过程始于数据收集和准备.这些数据用于模型,这涉及调整模型的参数,以尽量减少预测和实际输出之间的错误.一旦模型被训练,它可以用于对新数据进行预测.监督学习通常用于各种应用,包括语音诊断和情绪分析.