机器学习有监督学习回归分类

当然可以。机器学习是一门研究如何使计算机系统从数据中自动“学习”的学科，其主要目标是构建能够做出预测或决策的模型。

**有监督学习** 是机器学习的一种方法，其中算法在训练过程中会接收已标记的数据（输入和对应的输出）。它的目的是通过分析这些样本来学习模式，以便在遇到新的、未知的数据时，能准确地进行预测。具体分为两大类型：

- **回归**：用于连续数值预测，比如房价预测。算法的目标是找到输入变量和输出值之间的数学关系，使得对于新输入能得到最接近真实值的预测结果。
- **分类**：用于离散标签预测，例如识别电子邮件是否为垃圾邮件。算法将样本分到预先定义好的类别中，如朴素贝叶斯分类器或支持向量机等。

**无监督学习** 则是在没有标记的情况下进行数据分析，而有监督学习因为有明确的标签信息，通常被认为学习效果更精确一些。

**相关问题--:**
1. 在回归任务中，常用的评估指标有哪些？
2. 分类任务中常见的评价标准是什么？
3. 有监督学习和无监督学习的区别是什么？