监督学习的主要类型是？
监督学习是指：利用一组已知类别的样本调整 分类器的 参数，使其达到所要求性能的过程，也称为 监督训练或有教师学习。
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。
监督学习的神经网络是啥意思？
神经网络的学习主要是指使用学习算法来调整神经元间的连接权，使得网路输出更加符合实际。学习算法分为监督学习（Supervised Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning）两类：
1、有监督学习算法将一组训练集（Training Set）送入网络，根据网络的实际输出与期望输出间的差别来调整连接权。有监督学习算法的主要步骤包括：a) 从样本集合中取出一个样本（Ai，Bi）；b) 计算网络的实际输出O；c) 求D = Bi – O；d) 根据D调整权矩阵W；e) 对每个样本重复上述过程，直到对整个样本集来说，误差不超过规定范围。BP算法就是一种出色的有监督学习算法。
2、无监督学习抽取样本集合中蕴含的统计特性，并以神经元之间的连接权的形式存于网络中。Hebb学习率是一种典型的无监督学习算法。
knn算法的应用题？
KNN算法也称K近邻，是一种监督学习算法，即它需要训练集参与模型的构建。它适用于带标签集的行列式（可理解为二维数组）的数据集。
需要准备的数据有：训练数据集，训练标签集（每个数据与每个标签都一一对应）用于参与模型构建；
需要测试的数据集——通过这个模型得出——标签集（每个数据对应的标签）
举个例子：我们把人体的指标量化，比如体重多少，三围多少，脂肪比例多少，然后这个标签就是性别（男或女）。我们的训练数据集就是500个男性和500个女性的身体指标，每个数据对应性别标签（男或女），这个就是训练标签集。然后我们输入一个人的指标，模型给出一个性别的判断，这个就是输出的标签集，也就是最后的预测结果。
算法的流程为：
1、计算输入测试数据与训练数据集的距离，这里用欧式距离来计算。
2、根据得到的距离大小，按升序排序
3、取前K个距离最小的数据集对应的标签
4、计算这些标签的出现频率
5、取出现频率最高的标签作为输入的测试数据的最后的标签，即预测结果
knn算法名字由来？
knn算法名字就是英语K-Nearest Neighbor的缩写
KNN(K-Nearest Neighbor)是最简单的机器学习算法之一，可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。它的思路是这样，如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。也就是说，该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
到此，以上就是小编对于监督算法包含哪些算法的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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