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监督学习是使用已知的示例来训练网络，它是用数据和其一一对应的标签来训练一个预测模型，将输入数据映射到标签的过程。
建立监督模型需要三个步骤：建立模型，训练模型和测试模型。
为了让你更好地理解监督学习，下面我将举一个简单的例子：
假设你是一名学生，并且想学习一个称为机器学习的学科，加入了机器学习的补习班。
在这种情况下，你就是一个模型。
现在你的老师要教你机器学习。在教学过程中，老师可能会使用一些资源。在机器学习的术语中，这是训练过程。我们使用过去或当前的数据来训练模型，培训过程根据学习算法而有所不同。简而言之，我们要做的是尝试找出数据中的模式。
课程结束时，你的老师可能会测试你的知识，以检查您的学习状况，并在此基础上将采取一些措施来改善你的知识。这里要注意的一种情况是，老师在教学过程中可能使用了一些示例，因此显然他不会在测试中问那些个示例。如果他问这个例子，那么您就可以轻松解决它，因为你已经学会了它。老师会测试以确保你已经了解了这一概念，并且在新示例中也能表现出色。
在机器学习术语中，由于我们已经在训练数据上训练了我们的模型，因此它将（大部分时间）在训练数据上表现良好。为了检查其实际的预测能力或准确性，我们必须在未知的数据（测试数据）上对其进行测试。通常我们将整个数据集以70:30的方式划分，分别形成训练数据和测试数据。