常用监督学习机器学习方法介绍

常用的监督学习机器学习方法包括：

1. 线性回归（Linear Regression）：用于建立输入特征和输出变量之间的线性关系。常用于预测数值型数据。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于建立输入特征和二元分类输出变量之间的关系。常用于分类问题。

3. 决策树（Decision Tree）：用于建立基于特征的分类或回归模型，通过一系列分支结构来决策。常用于分类或回归问题。

4. 随机森林（Random Forest）：通过集成多个决策树，来提高分类或回归的准确性和稳定性。

5. 支持向量机（Support Vector Machine）：通过定义超平面来实现分类或回归。常用于分类问题。

6. 神经网络（Neural Network）：通过模拟人脑神经元的工作方式，来建立复杂的非线性模型。常用于分类或回归问题。

7. K近邻（K-Nearest Neighbors）：通过计算距离来实现分类或回归。常用于分类或回归问题。

这些方法在不同的场景下有着不同的优缺点，需要根据具体的问题来选择最适合的方法。