监督学习和非监督学习的区别
机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习
监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等
无监督学习的训练样本没有label，主要是发现样本的内部结构，如聚类、降维、可视化等
机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习
监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等
无监督学习的训练样本没有label，主要是发现样本的内部结构，如聚类、降维、可视化等
监督学习（supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。
监督学习中只要输入样本集,机器就可以从中推演出制定目标变量的可能结果.如协同过滤推荐算法,通过对训练集进行监督学习,并对测试集进行预测,从而达到预测的目的.
一:什么是无监督学习?
无监督学习（unsupervised learning）：我们事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展，我们对艺术一无所知，但是欣赏完很多幅作品之后，我们面对一幅新的作品之后，至少可以知道这幅作品是什么派别的吧，比如更抽象一些还是更写实一点，虽然不能很清楚的了解这幅画的含义，但是至少我们可以把它分为哪一类。再比如我们在电影院看电影，对于之前没有学过相关电影艺术知识的我们，可能不知道什么是一部好电影，什么是一部不好的电影，可是在观看了很多部电影之后，我们脑中对电影就有了一个潜在的认识，当我们再次坐在电影院认真观看新上映的电影时，脑中就会对这部电影产生一个评价：怎么这电影这么不好啊，整个故事线是混乱的，一点也不清晰，比我之前看过的那些电影差远了，人物的性格也没有表现出来，关键是电影主题还搞偏了；哎呀，这个电影拍得确实好啊，故事情节和人物性格都很鲜明，而且场景很逼真，主角的实力表演加上他与生俱来的忧郁眼神一下把人物演活了。
再给大家举一个无监督学习的例子。远古时期，我们的祖先打猎吃肉，他们本身之前是没有经验而言的，当有人用很粗的石头去割动物的皮的时候，发现很难把皮隔开，但是又有人用很薄的石头去割，发现比别人更加容易的隔开动物的毛皮，于是，第二天、第三天、……，他们就知道了需要寻找比较薄的石头片来割。这些就是无监督学习的思想，外界没有经验和训练数据样本提供给它们，完全靠自己摸索。
总结
回想刚才所提到的监督学习和无监督学习两种方法，或许很多人都会认为任何事情有人教当然很好了啊，所有监督学习更方便快捷嘛，大部分情况确实这样，但是如果有些情况比如无法提供训练数据样本或者提供训练数据样本的成本太高的话，或许我们就应该采取无监督学习的策略了。监督学习的典型例子就是决策树、神经网络以及疾病监测，而无监督学习就是很早之前的西洋双陆棋和聚类。
监督学习和无监
在机器学习的世界里，主要分为两种学习方式：有监督学习和无监督学习。有监督学习就像我们日常中的教学过程，通过已知的输入（比如图片中的鸟和房子）和对应的输出（大人的描述或标签），我们训练模型来识别和分类。比如，KNN和SVM就是监督学习中常见的例子，它们让我们能够对未知数据进行分类，就像孩子在...
监督学习和无监督学习之间有没有界限
另一方面，在尝试出错上，这也是一种非常耗费时间的学习。不过这一类学习可能会非常强大，因为它假定没有事先分类的样本。在某些情况下，例如，我们的分类方法可能并非最佳选择。在这方面一个突出的例子是Backgammon(西洋双陆棋)游戏，有一系列计算机程序(例如neuro-gammon和TD-gammon)通过非监督学习自己一遍...
机器学习算法主要分为两大类
机器学习算法主要分为两大类为监督学习和非监督学习。机器学习算法:机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，...
监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和增强学习之间有何区别_百度...
半监督式学习结合了标记和未标记数据，是介于两者之间的一种折衷方法。在医学影像分析等情境中，专家标记一小部分数据，模型则从中学习并提高准确性。生成式对抗网络（GAN）是一种热门训练方法，通过竞争性学习改善数据生成和辨别能力。增强学习则通过反馈机制优化决策过程。模型在交互式环境中学习，每次行动...
机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别
1、机器学习按照方法来分类，可以分成四类，分别是：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。2、监督学习针对有标签数据集，它通过学习出一个模型（其实就是一个函数）来拟合数据，按照模型（函数）的输出结果是否离散又可以分为两类，分别是：（1）输出结果为离散值，则为分类问题（常见的分类算法...
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、自监督学习
在机器学习的广阔领域中，我们有五种关键的学习方法，它们各具特色，塑造了我们对数据理解和利用的方式。首先，让我们深入探讨监督学习（Supervised Learning），它是数据科学的基石，通过标记的训练样本驱动算法进行精准的分类（如识别手写数字）或预测（如垃圾邮件过滤）。它的威力在于分类（如精准识别）和...
监督学习与非监督学习主流算法
机器学习主要分为监督学习和非监督学习两大类。监督学习的关键在于训练数据带有明确的输出值，用于解决诸如分类（如垃圾邮件识别）和回归（如二手车价格预测）等问题。其中，k-近邻算法、线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林以及神经网络是监督学习中的主流算法。相对地，无监督学习则专注于无...
人工智能训练常用的方法
2. 强化学习：在这种学习方式下，输入数据作为反馈以指导模型改进。与监督学习不同，强化学习中的输入数据直接影响模型的即时调整。3. 非监督学习：非监督学习旨在揭示数据内在的结构，常用于关联规则发现和聚类分析。常见的算法有Apriori和k-Means。4. 半监督学习：在这种学习模式中，数据部分有标签，部...
什么是无监督学习?
机器学习是人工智能的一个重要领域，按照其学习方式来分类，主要可以分为以下四种类型：监督学习：这种类型的机器学习利用已知的数据集来训练模型，并用于预测未知数据的结果。其过程是通过输入数据和对应的输出数据，通过学习建立一个函数来预测输出。无监督学习：这种类型的机器学习没有明确的输出，只有输入...
有监督学习和无监督学习的区别
机器学习任务根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label，主要是学习得到一个特征空间到label的映射，如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label，主要是发现样本的内部结构，如聚类、降维、可视化等
索军活诺： 机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等
武安市19291288152： 什么是监督式学习和非监督式学习 - ？
索军活诺： 监督式学习是指学生学习主动性差,需要外在力量监督;而非监督式是指学生学习主动性好,无需外在监督
武安市19291288152： 半监督学习和无监督学习的区别 - ？
索军活诺： 听他人说的:无监督与监督学习的区别在于一个无教学值,一个有教学值.但是,个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本.而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的.但是无监督学习没有反向传播修改权值操作,当然这里只是说的是特征提取阶段.
武安市19291288152： 什么神经网络训练学习?学习有哪几种方式? - ？
索军活诺： 神经网络的学习算法很多 , 根据一种广泛采用的分类方法 , 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 . 一类是有导师学习 , 一类为无导师学习 , 还有一类是灌输式学习 .《人工神经网络教程》(韩力群)
武安市19291288152： 什么是无监督学习? - ？
索军活诺： 无监督学习:设计分类器时候,用于处理未被分类标记的样本集 目标是我们不告诉计算机怎么做,而是让它(计算机)自己去学习怎样做一些事情.非监督学习一般有两种思路.第一种思路是在指导Agent时不为其指定明确的分类,而是在成功...
武安市19291288152： 如何有效实现无监督学习 - ？
索军活诺： 1、自主学习,要学会给自己定定目标(大、小、长、短),这样学习会有一个方向;然后梳理自身的学习情况,找出自己掌握的薄弱环节、存在的问题、容易丢分的知识点;再者合理的分配时间,有针对性的制定学习任务,一一的去落实....
武安市19291288152： 监督学习 非监督学习 半监督学习 包含哪些算法 - ？
索军活诺： 半监督学习(Semi-Supervised Learning,SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题,是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法.半监督学习使用大量的未标记数据,以及同时使用标记数据,来进行模式识别工作.当使用半监督学习时,将会要求尽量少的人员来从事工作,同时,又能够带来比较高的准确性,因此,半监督学习目前正越来越受到人们的重视.
武安市19291288152： sparse encoding是无监督学习吗 - ？
索军活诺： 机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等
