<prompt> Toa mifano 3 ya kanuni za ujifunzaji za mashine zinazosimamiwa.  <response>: Algorithms ya kujifunza kwa mashine inayosimamiwa hutumiwa kuunda miundo kwa kujifunza kutoka kwa data ya ingizo iliyo na lebo au matokeo yaliyobainishwa mapema. Hapa kuna mifano mitatu: 1. Urejeshaji wa Mstari: hutumika kutabiri maadili endelevu kulingana na data ya kihistoria kwa kutafuta uhusiano wa kimstari kati ya vigeu viwili mwitikio na kipengele. Kwa mfano, kutabiri bei ya nyumba kulingana na saizi yake. 2. Mashine za Vekta za Kusaidia SVM: Algorithm hii inatumika kwa uainishaji, ambapo data imegawanywa katika madarasa kwa kutumia hyperplane. Inaweza kufanya kazi na data zote mbili zinazoweza kutenganishwa kwa mstari au zisizo za mstari ili kuunda mpaka mzuri zaidi unaotenganisha madarasa. 3. Miti ya Uamuzi: hutumika kwa matatizo ya uainishaji na urejeshaji. Miti ya maamuzi hufanya kazi kwa kuunda matawi ya masharti kufanya uamuzi au utabiri. Masharti haya yanatokana na vipengele vya ingizo na huchaguliwa mara kwa mara ili kuboresha usahihi wa muundo kwenye mkusanyiko wa data. Kanuni hizi zinahitaji data iliyo na lebo ili kutoa mafunzo kwa modeli, ambayo inajaribiwa kwa kutumia mkusanyiko wa majaribio. Muundo wa mwisho unapatikana baada ya msururu wa marudio ili kuboresha usahihi wa utabiriuainishaji. 