教師あり学習（回帰，分類など）
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用語解説
教師あり学習は、入力と正解（ラベル）の組のデータから学習し、未知の入力に対して正しい出力を予測する機械学習です。
■ 試験で押さえるポイント
回帰：売上や気温など、連続した数値を予測します。
分類：迷惑メールかどうかなど、どの種類に当たるかを予測します。
正解を付けたデータを大量に用意する必要があります。
■ 過去問での着眼点
正解のデータを使う点で、教師なし学習と区別します。
例: 「迷惑メール」「通常のメール」のラベルを付けたメールで学習し、新しいメールを分類します。