[人工智能]监督学习概述

监督学习概述

基本概念

监督学习的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测.

在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间( input space)和输出空间( output space ). 这里的输入与输出空间可以是有限元素的集合，也可以是整个欧氏空间. 输入空间与输出空间可以是同一个空间，也可以是不同的空间，但一般来说输出空间要远小于输入空间.

每个具体的输入是一个实例( instance )，通常由特征向量( feature vector )表示. 把所有特征向量存在的空间称为特征空间( feature space ).

参考文献

李航.统计学习方法 [M]