在下列文字中提取解決特定監控機器學習問題的步<unk>
Context:必須執行以下步<unk>來解決受監督學習的問題:  請說明訓練範例的種類. 在使用任何其他東西之前, 這可能是單一的手寫字元,整個手寫字,整個手寫句子或是整段手寫. 收集一組訓練工具. 訓練套件必須能代表功能在現實世界中的使用. 這樣一組的輸入物體也會被收集, 決定已學習函式的輸入特徵表示. 學習函式的正確性強烈依賴於輸入物件的表示方式. 輸入的物件通常會被轉化為一個特徵向量, 但應該包含足夠的資訊來準確預測輸出. 決定學習函式的結構和相應的學習演算法. 工程師可能會選擇使用支<unk>向量機器或決定樹. 完成這個設計. 執行在已收集的訓練組上的學習演算法. 有些監控式學習演算法要求使用者確定某些控制引數. 這些引數可以透過訓練集的子集 (稱為驗證集) 或通過交叉驗證來優化效能來調整. 評估學習函式的正確性. 在引數調整和學習後, 應在與訓練組分開的測試組上測量結果函式的效能.
請使用以下步<unk>來解決受監督學習的問題: 一,他們 決定訓練範例的型別, 2. 我們的國家 收集一組訓練工具. 三,我們要如何? 決定已學習函式的輸入特徵表示. 4. 沒有任何問題. 決定學習函式的結構和相應的學習演算法. 五個國家 執行在已收集的訓練組上的學習演算法. 六個國家 評估學習函式的正確性.