给出监督机器学习算法的3个例子.
监督机器学习算法通过学习从输入数据中获得预定义的标签或输出来构建模型. 以下是三个例子: 1.线性回归:用于基于历史数据的线性关系 (响应和特征) 预测连续值. 例如,根据其大小预测住房价格. 2.支持向量机器 (SVM):该算法用于分类,数据使用超平面分类. 它可以使用线性或非线性可分离的数据来创建分类的最佳边界. 3.决策树:用于分类和回归问题. 决策树通过创建分支的条件来做出决定或预测. 这些条件基于输入特征,并反复实现以提高数据的准确性. 这些算法需要使用测试模型的测试后,使用测试模型的测试模型来提高数据的准确性.