机器学习第三讲:监督学习 → 带答案的学习册,如预测房价时需要历史价格数据

机器学习第三讲:监督学习 → 带答案的学习册,如预测房价时需要历史价格数据

资料取自《零基础学机器学习》

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关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章:DeepSeek R1本地与线上满血版部署:超详细手把手指南


一、理解核心比喻:练习册与参考答案 📚

教材中的经典比喻 [1](#1)

监督学习就像学生使用「题目+答案」的练习册:

  • 学习阶段:对着题目做练习 → 对照答案改错 → 找到解题思路
  • 考试阶段:面对新题时能用学到的思路解答

映射到监督学习
带答案的习题集 学生刷题练习 对比答案找规律 掌握解题方法


二、房价预测全流程拆解 🏠(教材第三章典型案例^[2](#二、房价预测全流程拆解 🏠(教材第三章典型案例2))^)

通过房屋特征预测售价的完整过程:
学习规律 历史数据表
(面积|卧室数|房龄|售价) 模型训练 发现:房龄每增加1年
售价降2.3万 输入新数据:
120㎡|3卧|房龄5年 → 预测318万

关键技术点

  1. 特征工程 (Feature Engineering)
    将原始数据转化为可理解的指标(如将地址转化为"距地铁站距离")
  2. 损失函数 (Loss Function)
    相当于错题本,计算预测价与实际价的差距(例如预测310万实际300万 → 记10万误差)
  3. 梯度下降 (Gradient Descent)
    像学生调整解题方法,逐步减少错误(每次调整让预测误差更小)

三、深入理解训练过程 🔄

以学生数学备考类比(教材第三章训练流程解析[3](#3)):
2023-10-01 2023-10-02 2023-10-03 2023-10-04 2023-10-05 2023-10-06 2023-10-07 2023-10-08 2023-10-09 2023-10-10 2023-10-11 2023-10-12 2023-10-13 2023-10-14 2023-10-15 做题训练 比对答案 总结错题规律 模拟考试 学习阶段 应用阶段 监督学习的周期性迭代

运行逻辑对比

学生备考 机器学习模型训练
每道题有标准答案 每个数据样本都有标签
错题重点复习 损失函数提示误差方向
定期模拟考 验证集测试泛化能力

四、实战应用与限制 🚧

  1. 经典应用场景

    • 医疗诊断(输入症状 → 输出疾病类型)
    • 股票预测(输入行情数据 → 输出明日涨跌概率)
  2. 关键限制 (教材第三章注意事项[4](#4)

    • 数据依赖性:新开发的市中心楼盘若历史数据不足,预测可能失准
    • 冷启动问题:没有过往成交记录的区域需要其他方法补充
    • 过拟合风险:像学生死记硬背习题答案,遇到变形题就出错

五、算法选择策略 ⚖️

针对不同问题规模选择工具(教材第三章方法选型指南[5](#5)):
小数据量
简单关系 中等数据量
规则判断 大数据量
复杂模式 问题类型 线性回归 决策树 神经网络 房价预测 贷款审批 人脸识别


六、一句话总结监督学习本质 💎

监督学习就是让计算机通过观察大量「题目+标准答案」,自己总结出从问题到答案的解决规律,并在遇到新问题时应用这个规律做出预测 (教材第三章核心定义[1](#1)


目录:总目录

上篇文章:机器学习第二讲:对比传统编程:解决复杂规则场景



  1. 《零基础学机器学习》第三章第一节:"监督学习基础概念",P.89 ↩︎ ↩︎

  2. 《零基础学机器学习》第三章案例3-2:"房价预测实战",P.102-105 ↩︎

  3. 《零基础学机器学习》第三章第四节:"训练过程解析",P.116-118 ↩︎

  4. 《零基础学机器学习》第三章注意事项:"监督学习的局限性",P.135 ↩︎

  5. 《零基础学机器学习》第三章方法选择矩阵,P.127 ↩︎

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