機器學習第三講：監督學習 → 帶答案的學習冊，如預測房價時需要歷史價格數據

資料取自《零基礎學機器學習》。
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關于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前寫的文章：DeepSeek R1本地與線上滿血版部署：超詳細手把手指南

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一、理解核心比喻：練習冊與參考答案 📚

教材中的經典比喻¹：

監督學習就像學生使用「題目+答案」的練習冊：

• 學習階段：對著題目做練習 → 對照答案改錯 → 找到解題思路
• 考試階段：面對新題時能用學到的思路解答

映射到監督學習：

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二、房價預測全流程拆解 🏠（教材第三章典型案例²）

通過房屋特征預測售價的完整過程：

關鍵技術點：

1. 特征工程（Feature Engineering）
   將原始數據轉化為可理解的指標（如將地址轉化為"距地鐵站距離"）
2. 損失函數（Loss Function）
   相當于錯題本，計算預測價與實際價的差距（例如預測310萬實際300萬 → 記10萬誤差）
3. 梯度下降（Gradient Descent）
   像學生調整解題方法，逐步減少錯誤（每次調整讓預測誤差更小）

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三、深入理解訓練過程 🔄

以學生數學備考類比（教材第三章訓練流程解析³）：

運行邏輯對比：

學生備考	機器學習模型訓練
每道題有標準答案	每個數據樣本都有標簽
錯題重點復習	損失函數提示誤差方向
定期模擬考	驗證集測試泛化能力

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四、實戰應用與限制 🚧

1. 經典應用場景

   • 醫療診斷（輸入癥狀 → 輸出疾病類型）
   • 股票預測（輸入行情數據 → 輸出明日漲跌概率）

2. 關鍵限制（教材第三章注意事項⁴）

   • 數據依賴性：新開發的市中心樓盤若歷史數據不足，預測可能失準
   • 冷啟動問題：沒有過往成交記錄的區域需要其他方法補充
   • 過擬合風險：像學生死記硬背習題答案，遇到變形題就出錯

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五、算法選擇策略 ??

針對不同問題規模選擇工具（教材第三章方法選型指南⁵）：

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六、一句話總結監督學習本質 💎

監督學習就是讓計算機通過觀察大量「題目+標準答案」，自己總結出從問題到答案的解決規律，并在遇到新問題時應用這個規律做出預測（教材第三章核心定義¹）

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1. 《零基礎學機器學習》第三章第一節：“監督學習基礎概念”，P.89 ?? ??

2. 《零基礎學機器學習》第三章案例3-2：“房價預測實戰”，P.102-105 ??

3. 《零基礎學機器學習》第三章第四節：“訓練過程解析”，P.116-118 ??

4. 《零基礎學機器學習》第三章注意事項：“監督學習的局限性”，P.135 ??

5. 《零基礎學機器學習》第三章方法選擇矩陣，P.127 ??