请简要介绍一下机器学习中的监督学习。
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监督学习是机器学习的一种基本类型，其主要特点是使用带有标签的训练数据来训练模型。在监督学习中，输入数据（特征）和输出数据（标签）都是已知的，算法通过学习输入与输出之间的映射关系来预测新的、未见过的数据的标签。监督学习常用于分类和回归问题，如预测房价、识别手写数字等。
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监督学习和非监督学习有什么区别？
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监督学习和非监督学习的主要区别在于数据的标签属性和学习目的：

- **监督学习**：使用带有标签的数据进行训练，目的是学习输入数据与输出标签之间的关系。监督学习适用于分类和回归任务，例如识别图像中的物体或预测房价。

- **非监督学习**：使用无标签的数据进行训练，目的是发现数据中的结构或模式，如聚类分析或异常检测。非监督学习应用于数据探索、客户细分等领域。

简而言之，监督学习关注预测标签，而非监督学习关注发现数据内部的结构和关系。
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有哪些常见的监督学习算法？
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常见的监督学习算法包括：

1. **线性回归**：用于预测连续值输出，如房价预测。
2. **逻辑回归**：用于二分类问题，如垃圾邮件识别。
3. **决策树**：通过树状结构进行决策，适用于分类和回归。
4. **随机森林**：多个决策树的集合，提高预测准确性。
5. **支持向量机（SVM）**：通过找到最优超平面进行分类，适用于高维数据。
6. **K近邻算法（KNN）**：基于最近邻的实例进行分类或回归。
7. **神经网络**：多层次的节点结构，模拟人脑处理信息，适用于复杂模式识别。
8. **朴素贝叶斯**：基于概率理论的分类器，常用于文本分类。

这些算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和问题。选择合适的算法通常需要根据具体任务和数据特征来决定。
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