监督学习包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机

监督学习包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机 监督学习是机器学习领域中的一种主要学习方法，主要关注于从标签数据中学习，并且能够对新的数据进行预测。监督学习中有多种模型，包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机等。 线性模型 线性模型是一种基本的监督学习模型，它可以用来处理回归和分类问题。线性模型的基本形式为： 其中，表示第i个变量，表示对应的权重参数，参数称为偏置项。当时，则称为非齐次线性模型；当时，称为齐次线性模型。 线性模型的向量形式为： 其中，表示权重向量；表示变量向量。 线性回归 线性回归是基于线性模型的回归学习任务。线性回归的目标是通过带标签样本训练构造适当模型，并通过该模型算出新样本的预测值。 线性回归的单个样本误差定义为： 多个样本误差可以通过计算每个样本的误差然后相加来获得。 线性回归模型的构造可以通过对参数向量各分量的偏导数为0来获得。 岭回归 岭回归是一种改进的线性回归方法，目的是解决多重共线现象带来的问题。岭回归的基本思想是在线性回归模型损失函数上增加一个针对参数的范数惩罚函数，通过对目标函数做正则化处理，将参数向量中所有参数的取值压缩到一个相对较小的范围。 岭回归的损失函数定义为： 其中，称为正则化参数。当的取值较大时，惩罚项就会对损失函数的最小化产生一定的干扰，优化算法就会对回归模型参数赋予较小的取值以消除这种干扰。 决策树模型 决策树模型是一种常用的监督学习模型，它可以用来处理分类和回归问题。决策树模型的基本思想是通过递归地分割样本空间来构造决策树。 贝叶斯模型 贝叶斯模型是一种基于概率论的监督学习模型，它可以用来处理分类和回归问题。贝叶斯模型的基本思想是通过计算后验概率来作出预测。 支持向量机 支持向量机是一种常用的监督学习模型，它可以用来处理分类和回归问题。支持向量机的基本思想是通过寻找最大边距超平面来构造分类模型。 监督学习包括多种模型，每种模型都有其自己的优点和缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的模型。