AI red teamer （人工智能红队）系列02-人工智能基础-监督学习算法
监督学习算法是许多机器学习 （ML）应用的基石，可使系统从标记数据中学习并做出准确预测。在监督学习中，每个数据点都与已知结果或标签相关联。可以把它想象成一组已经提供了正确答案的示例。 
该算法旨在学习一个映射函数，以预测未见过的新数据的标签。这一过程包括识别特征（输入变量）和相应标签（输出变量）之间的模式和关系，使算法能够将其知识推广到新的实例中。 
监督学习如何运转
想象一下，你正在教孩子识别不同的水果。你给他们看一个苹果，然后说 “这是苹果”。然后给他们看一个橘子，说 “这是橘子”。通过反复展示带有标签的例子，孩子学会了根据水果的颜色、形状和大小等特征来区分它们。 
监督学习算法的工作原理与此类似，它们被输入一个包含大量标注示例的数据集，并利用这些数据来训练一个模型，该模型可以预测新的、未见过的示例的标签...