在学期末的复习阶段，同学们需要对所学知识进行全面梳理和巩固。为了帮助大家更高效地准备考试，我们特别整理了一份关于“监督学习”的名词解释复习指南。这些概念是机器学习领域的重要组成部分，掌握它们不仅有助于理论理解，还能为实际应用打下坚实基础。

首先，“监督学习”是一种机器学习方法，它通过已标注的数据集来训练模型，使模型能够预测未知数据的结果。在这个过程中，输入数据与对应的输出标签共同构成了训练样本，算法会从中学习到输入特征与输出结果之间的映射关系。

接下来是“过拟合”现象。当一个模型过于复杂时，它可能会在训练数据上表现得非常出色，但在未见过的新数据上却无法泛化良好。这种情况被称为过拟合，解决办法包括增加数据量、采用正则化技术等。

再来看“欠拟合”。与过拟合相反，欠拟合指的是模型未能充分捕捉到数据中的模式，导致其在训练集上的表现也不理想。这通常是因为模型过于简单或特征工程不足引起的。

此外，“交叉验证”是一种评估模型性能的技术，通过将数据集分割成多个子集轮流作为验证集和测试集，可以更准确地估计模型的泛化能力。

最后要提到的是“ROC曲线”，即接收者操作特性曲线，用来衡量分类器在不同阈值下的区分能力。曲线下面积（AUC）越大，说明模型区分正负类别的效果越好。

以上就是本期复习指导中涉及的一些核心名词及其含义。希望这份简明扼要的总结能为大家提供清晰的方向，并助力期末复习取得优异成绩！如果有任何疑问或者想要深入了解某个知识点，请随时提问。