在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，凯发k8娱乐官网app下载监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，凯发k8娱乐官网app下载不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率k8凯发官网。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network）