有监督学习的范式中的范式是何含义

有监督学习的范式中的范式指的是训练数据集中标注数据的形式。在有监督学习中，通常会给定一组输入和相应的输出，以便训练模型预测新的输入的输出。这些输入输出对称为训练数据集。

有监督学习的范式中包含以下几个范式：

1. 分类（Classification）：训练数据集中的输出是离散的类别标签，例如将图像分类为“狗”或“猫”。

2. 回归（Regression）：训练数据集中的输出是连续的数值，例如预测股票价格或房价。

3. 序列预测（Sequence Prediction）：训练数据集中的输出是序列数据，例如自然语言生成和音乐生成。

4. 目标检测（Object Detection）：训练数据集中的输出是图像中物体的位置和大小信息。

每种范式都对应不同类型的问题和应用场景，并且需要使用不同的算法来训练模型。