在研究生入学之初，针对何谓有监督，何谓学习，究竟如何执行学习过程，，很迷茫，问别人，也是没切中要害，基本没听懂，可能这几个问题相当抽象，不是别人三两句，你就能明白的。于是历时一年，我有了那么一点点的领悟，希望能够帮助大家，如果理解的不到位，还请批评指正，大家共同学习，进步，请在下面留言。这里是很基础的理解，用于模式识别，涉及的面比较狭小，主要是分类器方面的应用。
- 1有监督：
针对于样本而言，知道该样本属于哪个类别，随后将该样本送入分类器或者应用于其他，需要使用到样本自身所带标签（就是类别，比如来了一个人，性别标签：男和女，当然我们不能将 男或者女，直接贴在样本上，样本在被计算机使用的过程中，需要变换成数字，计算机能够识别的计算机语言才行，故而，这里一般人为定义：男 define as 1，女 define as 0，这样跟随者样本应用于训练阶段。）。总结：就是带有标签信息的样本，使用时，成为有监督。
- 2学习或者训练
学习，很抽象，我一直没懂，怎样就算是学习了，如何将一系列样本导入分类器，这就算是学习了，咋学的呢？？这就是需要数据建模了，建立模型，模型如何构建？这个根据你的实际问题中对应的样本进行建模，就是类似数据拟合过程。那么建模，会有参数，比如：min y=aX+bX^2，那么a b就是参数，我们要进行训练或者说学习的参数。Y代表输出结果，X代表输入的样本，这里X的个数表示你输入样本的类别，可有有不同的类别，X的下标需要做一些改变，或者称之为特征。显然，x ：可以是以上所说的有监督样本，那么min y 的过程，就是求解a b 的过程，这就是学习，或者说是训练。（学习和训练是求解参数的过程，是多次迭代，求取最优参数的过程，至于所求得的参数具不具有普遍的适应能力，就看你模型建的咋样了，模型最为重要，学习和训练真的不是太难。类似解方程的过程，称之为学习或者训练）。