监督学习1 基本概念监督学习又称为分类（Classification）或者归纳学习（Inductive Learning）。几乎适用于所有领域，包括文本和网页处理。给出一个数据集D，机器学习的目标就是产生一个联系属性值集合A和类标集合C的分类/预测函数（Classification/Prediction Function），这个函数可以用于预测新的属性集合的类标。这个函数又被称为分类模型（Classification Model）、预测模型（Prediction Model）。这个分类模型可以是任何形式的，例如决策树、规则集、贝叶斯模型或者一个超平面。在监督学习（Supervised Learning）中，已经有数据给出了类标；与这一方式相对的是无监督学习（Unsupervised Learning），在这种方式中，所有的类属性都是未知的，算法需要根据数据集的特征自动产生类属性。算法用于进行学习的数据集叫做训练数据集，当使用学习算法用训练数据集学习得到一个模型以后，我们使用测试数据集来评测这个模型的精准度。机器学习的最基本假设是：训练数据的分布应该与测试数据的分布一致。
