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：KNN、贝叶斯分类器、决策树、SVM、神经网络、GBDT、随机森林等）；（2）输出结果为连续值，则为回归问题（有线性回归和逻辑回归两种）。
3、无监督学习针对没有标签的数据集，它将样本按照距离划分成类簇，使得类内相似性最大，类间相似性最小。通过观察聚类结果，我们可以得到数据集的分布情况，为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有K-means、高斯混合模型和LDA。
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
机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。
监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人对事物的认识中，我们从孩子开始就被大人们教授这是鸟啊、那是猪啊、那是房子啊，等等。我们所见到的景物就是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果（是房子还是鸟啊）就是相应的输出。当我们见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个（或者那些）函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是房子，哪些是鸟。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。
无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类）。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。
数据挖掘实施还行，对数学要求不高，有统计背景好些
监督学习和无监督学习的区别和联系
监督学习和无监督学习的区别和联系介绍如下：监督学习是在给定标签的训练数据上进行学习，非监督学习是在没有标签的训练数据上进行学习。1、监督学习 监督学习是在具有标签的训练数据上进行学习。在监督学习中，训练数据包括输入特征和对应的标签或输出值。通过使用这些标签作为参考闹枣，算法可以学习输入特征...
什么是无监督学习?
监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。2、算法不同 监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的。无监督学习的算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部线性嵌入方法...
机器学习三大类型分别是什么?
机器学习的三种主要类型是监督学习、无监督学习、强化学习。1、监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。具体过程是：首先通过大量带有标记的数据来训练机器。机器将预测结果与期望结果进行比对，...
监督学习,无监督学习,强化学习都是什么
监督学习,无监督学习,强化学习的内容如下：1、监督学习：这种方法假定我们有一个已知输入和输出的数据集，目标是找到一个函数或模型，使得它对于新的、未见过的输入也能产生正确的输出。例如，如果我们有一个图像分类任务，我们可能会提供一个带有标签的图像数据集，然后训练一个模型来预测新图像的标签。2...
简述机器学习中,监督学习和无监督学习的区别
在机器学习中，监督学习和无监督学习是两种主要的学习范式，它们在数据处理、模型训练和应用场景等方面存在显著差异。一、监督学习：定义： 监督学习是通过训练数据集中的输入和输出之间的关系来学习模型。训练数据集包括输入数据和对应的期望输出（标签或目标值）。特点： 在监督学习中，算法的目标是根据输入...
按照学习方式不同,机器学习分为哪几类
按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。1、监督学习 监督学习是从<x,y>这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间、输出空间。一个具体的输入是一个实例，...
有监督和无监督的区别
定义不同：有监督学习是指在学习过程中，有一个明确的输出，这个输出就是我们要预测的结果。而无监督学习是指在学习过程中，没有明确的输出，而是通过学习将输入数据划分为不同的类别。目的不同：有监督学习的目的是通过已知的训练数据集去预测新的数据点的结果。而无监督学习的目的是在没有先验知识的...
人工智能的算法中学习方法有几种
人工智能的算法学习方法有5种。1、监督学习：监督学习是一种通过已知输入和输出来训练模型的学习方法。它通过使用训练数据集来训练模型，以便在给定输入时能够预测输出。2、无监督学习：无监督学习是一种通过无标签数据来训练模型的学习方法。它通过分析数据中的模式和结构来学习数据的内在特征和分布。3、...
自监督和无监督的区别
1. 监督学习和无监督学习的区别：监督学习是指在训练过程中，给机器提供了标签或者答案，机器通过学习这些标签或答案来训练模型。无监督学习则是指在训练过程中，没有给机器提供标签或者答案，机器需要自己从数据中探索出规律和模式来进行学习。2. 自监督学习和无监督学习的区别：自监督学习是一种特殊的无...
无监督和有监督的区别
区别有：数据要求不同，任务目标不同，应用场景不同，模型训练不同。1、数据要求：监督学习需要为每个输入提供相应的输出或类别标签，而聚类等无监督学习任务则不需要。2、任务目标：监督学习的目标是建立输入和输出之间的映射，以便对新数据进行预测。无监督学习则旨在从数据中提取结构，而无需事先了解...
曹油红鹿： 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
奈曼旗17820862154： 半监督学习和无监督学习的区别 - ？
曹油红鹿： 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.
奈曼旗17820862154： 如何有效实现无监督学习 - ？
曹油红鹿： 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....
奈曼旗17820862154： 什么是无监督学习 - ？
曹油红鹿： 无监督学习(unsupervised learning):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...
奈曼旗17820862154： sparse encoding是无监督学习吗 - ？
曹油红鹿： 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
奈曼旗17820862154： 什么是无监督学习 - ？
曹油红鹿： 基本信息中文名称无监督学习外文名称unsupervised learning 用 途用于处理未被分类标记的样本集种 类两种目录1简介 2特性简介折叠编辑本段无监督学习(unsupervised learning):设计分类器时...
