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監督學習(英語:Supervised learning),又叫有监督学习,监督式学习,是機器學習的一種方法,可以由訓練資料中學到或建立一個模式(函數 / learning model),並依此模式推測新的实例。訓練資料是由輸入物件(通常是向量)和預期輸出所組成。函數的輸出可以是一個連續的值(稱為迴歸分析),或是預測一個分類標籤(稱作分類)。 一個監督式學習者的任務在觀察完一些事先標記過的訓練範例(輸入和預期輸出)後,去預測這個函數對任何可能出現的輸入的输出。要達到此目的,學習者必須以"合理"(見歸納偏向)的方式從現有的資料中一般化到非觀察到的情況。在人類和動物感知中,則通常被稱為(concept learning)。
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).
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