摘要：本文将分享一些机器学习监督学习的实例，包括分类、回归和文本分类等，帮助读者更好地了解机器学习的应用。
1. 分类实例
分类是机器学习中常见的任务之一，它将数据集中的样本分为不同的类别。以下是一些分类实例：
1.1 鸢尾花分类
鸢尾花分类是机器学习中最经典的例子之一，它的目的是根据花萼和花瓣的长度和宽度将鸢尾花分为三个不同的品种：Setosa，Versicolour和Virginica。
1.2 手写数字识别
手写数字识别是一个常见的分类问题，它的目的是将手写数字图像分类为0-9中的一个数字。这个问题可以使用深度学习技术来解决。
2. 回归实例
回归是机器学习中另一个常见的任务，它的目的是预测一个连续的数值。以下是一些回归实例：
2.1 房价预测
房价预测是一个常见的回归问题，它的目的是根据房屋的属性（如房屋面积、卧室数量、浴室数量等）来预测房价。
2.2 股票价格预测
股票价格预测是另一个常见的回归问题，它的目的是预测股票的价格。这个问题可以使用时间序列分析来解决。
3. 文本分类实例
文本分类是机器学习中另一个重要的任务，它的目的是将文本分类为不同的类别。以下是一些文本分类实例：
3.1 垃圾邮件分类
垃圾邮件分类是一个常见的文本分类问题，它的目的是将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
3.2 情感分析
情感分析是另一个常见的文本分类问题，它的目的是将文本分类为积极、消极或中性情感。这个问题可以应用于社交媒体分析、产品评论等领域。
本文介绍了一些机器学习监督学习的实例，包括分类、回归和文本分类等。这些实例可以帮助读者更好地了解机器学习的应用，同时也可以启发读者去探索更多的机器学习问题。
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