🔑 名詞卡

監督式學習（Supervised Learning）

🎯 定義

機器學習中最常見的一種方法，以「有標記的數據」為基礎，目標在於學習輸入與輸出之間的映射關係。數據集中每個樣本都包含明確的輸入特徵與對應的標記，模型訓練過程即是在這些標記的指導下建立預測規則。

主要任務

任務	說明	代表演算法
迴歸	預測連續型結果	線性迴歸（如房價預測）
分類	將數據劃分為不同類別	SVM（二元分類）、神經網路（高度非線性、複雜數據，如語音辨識）

「有標記」是判斷監督式學習的關鍵字——考題常以「數據集中包含標記訊息」作為正確選項描述。

📖 課文原文
「監督式學習是機器學習中最常見的一種方法，以『有標記的數據』為基礎，目標在於學習輸入與輸出之間的映射關係。」