有监督学习
在有监督学习（Supervised Learning）中，模型从包含输入和预期输出（标签）的数据集中学习。
学习理念
在这一部分，我不会去分别深入讲解每一种具体算法（比如 SVM、随机森林）的底层原理和代码实现。相反，我倾向于探讨在有监督学习领域中那些更加通用、抽象的核心概念。
当你掌握了这些“元概念”（例如损失函数、优化器、过拟合与欠拟合、泛化能力等），你就能从更高的维度去理解所有的算法模型是如何运作的。
常见应用场景
虽然我们侧重于抽象概念，但了解这些概念所支撑的经典算法仍然很有帮助：
- 线性回归 (Linear Regression)
- 逻辑回归 (Logistic Regression)
- 支持向量机 (SVM)
- 决策树与随机森林 (Decision Trees & Random Forests)
- 人工神经网络 (Neural Networks)