大数据监督

学习 大数据监督学习是一种机器学习技术，它使用大量有标记的数据来训练一个预测模型。它可以用于分类、回归和其他预测问题。与无监督学习不同，大数据监督学习要求在输入数据中包含明显的正确或错误标记，这些标记可以帮助机器学习方法识别出正确的预测。它使用特征选择、特征工程、正则化和其他优化方法来减少过度拟合并加快解决问题的速度。