從下面的文字中提取解決給定的監督機器學習問題的步驟
Context:要解決一個特定的監督學習問題, 一個人必須執行以下步驟:  確定培訓示例的型別. 在做任何其他事情之前,使用者應該決定什麼樣的資料將被用作訓練集. 例如,手寫分析可能是單個手寫字元,一個完整的手寫詞,一個完整的手寫句子,或者一個完整的手寫段落. 收集一個訓練套件. 訓練套件需要代表該函式的實際使用情況. 因此,收集一組輸入物件,並從人類專家或測量中收集相應的輸出. 確定學習函式的輸入特徵表示. 學習的函式的準確性很大程度上取決於輸入物件的表示方式. 通常,輸入物件被轉換成一個特徵向量,其中包含一些物件的描述性特徵. 由於維度的詛咒, 功能數量不應該太多, 但應該包含足夠的資訊來準確預測輸出. 確定學習函式的結構和相應的學習演算法. 例如,工程師可以選擇使用支<unk>向量機器或決策樹. 完成設計. 在收集的訓練集上執行學習演算法. 一些監督學習演算法要求使用者確定某些控制引數. 這些引數可以通過優化訓練集的子集 (稱為驗證集) 的效能或通過交叉驗證來調整. 評估學習函式的準確性. 在引數調整和學習後,應在與訓練集分開的測試集上測量結果函式的效能.
使用以下步驟來解決特定的監督學習問題: 一個. 確定培訓的型別, 2. 沒有 收集一個訓練套件. 3. 沒有. 確定學習函式的輸入特徵表示. 4. 沒有 確定學習函式的結構和相應的學習演算法. 五個 在收集的訓練集上執行學習演算法. 六個 評估學習函式的準確性.