监督学习问题的示例有哪些？

监督学习问题的示例有很多，以下是一些常见的示例：
1. 图像分类：给定一组图片和它们对应的标签，训练一个算法来自动识别新的图片属于哪个类别，比如识别猫和狗的图片。
2. 文本分类：给定一组文本和它们对应的类别，训练一个算法来自动将新的文本分类到正确的类别，比如将新闻文章分类为体育、政治或娱乐等。
3. 垃圾邮件过滤：给定一组电子邮件和它们对应的标签（垃圾邮件或非垃圾邮件），训练一个算法来自动过滤掉垃圾邮件。
4. 信用评分：给定一组客户的个人信息和他们的信用评分，训练一个算法来预测新客户的信用评分。
5. 医学诊断：给定一组患者的症状和他们的诊断结果，训练一个算法来帮助医生对新患者进行诊断。
这些都是监督学习问题的示例，其中已知数据和其对应的标签用于训练算法，以便将新的输入数据映射到正确的标签。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [何为监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？](https://blog.csdn.net/Joker00007/article/details/121503581)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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