有监督学习是一种机器学习任务，从标记的训练数据中学习到解决特定任务的模型。训练数据包括一组训练示例。在有监督学习中，每个实例由一个输入对象（通常是一个向量）和一个期望输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法通过分析训练数据，产生一个推理函数，可以用来处理新的样本。最理想的情况是允许算法正确地确定未见过的样本的类别标签。
