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模式识别基础：分类器设计_（3）.监督学习与非监督学习.docx

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    监督学习与非监督学习

    在模式识别中，监督学习和非监督学习是两种基本的学习方法。这两种方法在数据处理、模型训练和应用中有着显著的差异。本节将详细介绍这两种学习方法的原理、应用场景和具体实现。

    监督学习

    监督学习是一种在已知输入和输出标签的情况下进行学习的方法。训练数据集由输入特征和对应的输出标签组成，模型通过学习这些数据来预测新数据的标签。监督学习可以进一步分为分类和回归两种任务。

    分类

    分类任务的目标是将输入数据划分到预定义的类别中。常用的分类算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。

    决策树

    决策树是一种树形结构的分类器，每个内部节点

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