监督式学习是机器学习的一种常见方法，它通过使用带有标签的训练数据来训练模型，使其能够对未标记的数据进行预测。以下是一些监督式学习方法的常见示例：
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K最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）：KNN算法根据最近邻的标签来对未知样本进行分类。它通过测量待分类样本与训练集中的样本之间的距离来确定最近的邻居，并根据最近邻居的标签进行分类。
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决策树（Decision Trees）：决策树是一种基于树结构的分类和回归方法。它通过一系列的判断节点来对样本进行分类或预测。每个判断节点根据特征的某个属性进行划分，直到达到叶节点并得到最终的分类结果。
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，用于分类和概率估计。它通过计算给定特征条件下的类别概率来进行分类。
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逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于二分类问题的线性模型。它通过将输入特征与权重相乘，并将结果通过一个逻辑函数（如sigmoid函数）映射到[0,1]的范围内，从而进行分类。
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支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：SVM是一种用于二分类和多分类问题的监督学习方法。它通过找到一个能够最大化间隔的超平面来对样本进行分类，从而实现分类和回归任务。
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神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的机器学习模型。它通过多层神经元的连接和激活函数的作用来进行分类和预测。
这些是监督式学习的一些常见方法，每种方法都有其适用的场景和特点。在实际应用中，可以根据具体问题的需求和数据特征选择合适的监督式学习方法。同时，还可以通过组合多个方法或使用集成学习的方法来提高模型的性能和泛化能力。
