"Confronta e contrasta i due tipi di apprendimento automatico supervisionato."
L'apprendimento supervisionato è diviso in due tipi principali: classificazione e regressione. Nella classificazione, l'obiettivo è prevedere una categoria come sì/no, vero/falso o un numero di classi discrete. Nella regressione, l'obiettivo è prevedere una variabile continua come la temperatura o il prezzo. Entrambi questi compiti vengono eseguiti apprendendo una mappatura da un insieme di caratteristiche di input a una categoria o valore di output. La classificazione viene utilizzata quando l'output è categorico, mentre la regressione viene utilizzata quando l'output è una variabile continua. Entrambi questi algoritmi richiedono dati etichettati per apprendere la mappatura tra le caratteristiche e l'etichetta.