监督学习是一种机器学习类型，其中算法从标记数据集中学习。这意味着数据集中的每个数据点都与相应的正确输出或"标签"配对。算法的目标是学习一个将输入映射到输出的函数，以便在给定新的、未见过的输入时，能够根据从标记数据中学到的模式预测正确的输出。