我想了解一下机器学习中的监督学习。请使用markdown格式输出，包括定义、主要类型及其特点和应用场景。定义部分使用粗体，每个应用场景作为一个单独的项目列出。
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)**监督学习**是机器学习的一个分支，主要处理有标记数据的训练，目的是预测未来数据的结果。根据标签的类型，监督学习可以分为分类和回归两种主要类型。

- **分类**：
  - **特点**：目标是预测类别标签，输出变量是离散的。分类算法试图确定事物属于哪种类别。
  - **应用场景**：
    - 识别手写数字
    - 医疗诊断，判断病例是否为恶性
    - 情感分析，判断文本表情是正面还是负面

- **回归**：
  - **特点**：目标是预测数值，输出变量是连续的。回归分析常用于预测未来可能的值。
  - **应用场景**：
    - 预测房价
    - 气候变化模型中预测降水量
    - 金融市场分析，预测股票价格

监督学习通过标记数据的训练，可以应用于多个复杂问题的解决，提高预测的准确性。
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