并可以通过使用验证变量集进

实际情况中的输入特征不会像鞋子和袜子那样简单，而是具有多个特征的复杂特征，因此通常以向量的形式使用。

这意味着函数的准确率可能会有所不同。为了获得最佳准确率，特征数量应该是最佳的

4. 选择学习算法

无论在监督学习还是无监督学习中，选择正确的算法都很重要。

有多种算法可供选择，没 手机号数据库列表 有一种算法是完美的，而应该选择适合问题需要的算法。

例如，当变量之间的关系是线性时，可以选择线性回归模型；当需要根据一组连续的输入变量来决定最终值时，可以选择决策树模型。

5. 在训练数据上运行选定的算法

运行算法完成训练，行交叉验证来优化性能。

6. 使用测试集的值评估学习函数的准确性

该函数已准备好使用，但需要先在与训练集不同的变量测试集上测量性能。

以下 Google Cloud Platform 的视频很好地介绍了机器学习所涉及的步骤。

使用监督学习时面临的常见问题

（i）训练和分类需要大 将您收到的信息与您所 量的计算时间，尤其是涉及大数据时。

(ii) 过度拟合：模型可能会学习数据中的噪声，以至于它不再被视为不一致性，而是被视为学习的概念。

(iii)监督学习和无监督学习之间的基本区别——如果输入不能属于任何类，模型不会创建一个新类，而是将其包含在现有类之一中。

监督机器学习的实际应用

至少对于初 销售线索学者来说，了解“监督学习能达到什么目的”可能与简单地了解“什么是监督学习”同等重要，甚至更重要。

该方法的实际应用非常多，以下是一些常见的应用