01 什么是监督学习

要进行监督学习，我们需要从一组样本数据开始，每个样本都带有计算机可以学习的标签。例如:

如你所见，样本可以是很多不同的东西:数据，文本，声音，视频等此外，标签可以是数值，也可以是类型数值标签只是一个数值，就像温度ndash，柠檬水转换器一样类型标签表示预先定义的集合中的某个类别，例如在犬种检测器的例子中

使用一些想象力，你可以想出很多其他例子来预测一些事物，根据数值或者类型的标签来预测其他事物。

我们假设已经收集了一些标记过的样本。。现在可以进行监督学习的两个阶段:

阶段1:训练阶段

阶段2:预测阶段

前面已经说过，计算机程序可以在机器学习的过程中算出数据监督学习就是这种过程的一个例子在传统的编程过程中，可以编写一个程序让计算机由输入算出输出，在监督学习中，只要给出程序输入和输出的样本数据，计算机就能自己学会如何从一个输入算出一个输出

既然你已经阅读了关于监督学习的一种高屋建瓴的解释，那么可能会有比初学时更多的问题我们说过，监督学习程序在样本数据中注意共同的特征，并发现模式mdash，但它是如何做到的呢让我们从一个抽象的层次开始，看看这个魔法是如何实现的

02 魔法背后的数学原理

监督学习系统使用函数拟合这一数学概念来理解样本数据与其标签之间的关系下面我们结合具体实例来介绍这个数学概念的基本原理

想象一下，你家屋顶上有一块太阳能板你就像是一个监督学习系统一样，学习太阳能板如何产生能量，并预测在未来某个时间段内产生能量的大小

预测太阳能板的能量输出需要时间，天气等变量时间应该是一个重要变量，所以你决定专注于时间这个变量对于真正的监督学习过程，你应该从收集每天不同时段太阳能板所产生能量大小的样本数据开始

如果你将这些样本数据绘成一幅图表，那么就能很形象地看到时间与太阳能板产能值之间的关系:

我们一看就知道，太阳能板不会在夜间产生能量，并且能量值在中午的时间达到了顶峰如下图所示，虽然监督学习系统没有人脑那样机敏，但是它能够将样本数据近似拟合成某个函数，由此实现对数据的理解

寻找与样本数据比较接近的拟合函数并不是一件容易的事情但是，随后的预测阶段就要简单得多

这就是我所说的监督学习通过函数拟合的方式实现算法功能监督学习系统接收的实际样本数据通常是混乱且不完整的在数据训练阶段，我们通常需要构造一个比较简单的函数来近似拟合比较复杂的实际数据在预测阶段，则使用所构造的拟合函数实现对未知数据的预测

作为一名程序员，你已经习惯于考虑很多有可能出错的情形因此，你可能已经在考虑将样本数据的处理复杂化的方法例如，太阳能电池板的能量输出除了与时间有关之外，还会受到其他因素的影响，比如云层或月份的影响

如果收集了所有这些变量的数据，那么我们将会得到一个多维的点云，将无法使用一个简单的图表对这些点云数据进行可视化表示同样，对于太阳能电池板，我们需要预测的是数值标签你可能想知道如何将这种数值标签转换成非数值标签，即类别标签

你现在只需要知道一点:不管你在上面叠加了多少复杂的东西，监督学习的基本思想就和我们刚才所描述的一样mdash，mdash，找一堆样本数据，再找到一个可以近似拟合这些样本数据的函数。该方法的性能显著优于目前的自监督算法，在多个数据集上的性能都与SOTA算法相当，有的甚至还实现了两倍超越。