如何理解人工智能中的“监督学习”？请注意，你的回答应包含以下要点：1）定义；2）应用场景；3）优势。另外，你的回答需要列出参考文献以便我进一步阅读，且请以 Markdown 格式输出。
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## 如何理解人工智能中的“监督学习”

### 定义
监督学习是一种机器学习方法，其中模型是通过一定数量的训练数据集进行训练，这些数据集包括输入和正确输出的配对。通过这些输入输出配对，模型可以学习预测新输入数据的输出。监督学习的目标是建立一个可以从输入变量到输出变量的映射，从而使得对于给定的新输入，模型能够基于已经被训练的经验预测出最可能的输出值。

### 应用场景
监督学习广泛应用于多种领域，包括但不限于：
- **图像识别**：分类照片中的对象，如人物或车辆。
- **语音识别**：将人的语言转化为文本。
- **医疗诊断**：预测患者疾病的可能性，帮助医生做出决策。
- **情感分析**：理解文本中作者的情感倾向，广泛用于社交媒体分析。

### 优势
- **准确性提高**：监督学习模型通过大量的已知案例来训练，这使得它们的预测非常精确。
- **可解释性强**：与某些非监督学习模型相比，监督学习模型更容易解释，因为它们的训练基于非常明确的输入输出对应关系。
- **灵活性**：能够适用于广泛的预测性建模问题，从而在不同领域找到应用价值。

### 参考文献
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press.
- Alpaydın, E. (2014). Introduction to Machine Learning. MIT Press.

以上是对于人工只能中的“监督学习”概念及其应用和优点的简要介绍。希望这对你有所帮助！
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