已经有很多答案可以详细解释这些差异。我在codeacademy上找到了这些动图，它们经常能帮助我有效地解释它们之间的差异。

监督式学习

请注意，训练图像在这里有标签，并且模型正在学习图像的名称。

无监督学习

注意，这里所做的只是分组(聚类)，模型不知道任何图像。

监督式机器学习 算法从训练数据集中学习的过程 预测产出。”

预测输出精度与训练数据(长度)成正比

监督学习是指你有输入变量(x)(训练数据集)和输出变量(Y)(测试数据集)，你使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数。

Y = f(X)

主要类型:

分类(离散y轴) 预测(连续y轴)

算法:

分类算法: 神经网络 Naïve贝叶斯分类器 费雪线性判别 然而, 决策树 超级向量机 预测算法: 最近的邻居 线性回归，多元回归

应用领域:

将电子邮件分类为垃圾邮件 患者是否有 疾病与否 语音识别 预测HR是否会选择特定的候选人 预测股票市场价格

既然你问了这个非常基本的问题，似乎有必要详细说明机器学习本身是什么。

Machine Learning is a class of algorithms which is data-driven, i.e. unlike "normal" algorithms it is the data that "tells" what the "good answer" is. Example: a hypothetical non-machine learning algorithm for face detection in images would try to define what a face is (round skin-like-colored disk, with dark area where you expect the eyes etc). A machine learning algorithm would not have such coded definition, but would "learn-by-examples": you'll show several images of faces and not-faces and a good algorithm will eventually learn and be able to predict whether or not an unseen image is a face.

这个特殊的人脸检测的例子是有监督的，这意味着你的例子必须被标记，或者明确地说哪些是人脸，哪些不是。

在无监督算法中，你的例子没有标记，也就是说你什么都不说。当然，在这种情况下，算法本身不能“发明”人脸是什么，但它可以尝试将数据聚类到不同的组中，例如，它可以区分人脸与风景非常不同，而风景与马非常不同。

Since another answer mentions it (though, in an incorrect way): there are "intermediate" forms of supervision, i.e. semi-supervised and active learning. Technically, these are supervised methods in which there is some "smart" way to avoid a large number of labeled examples. In active learning, the algorithm itself decides which thing you should label (e.g. it can be pretty sure about a landscape and a horse, but it might ask you to confirm if a gorilla is indeed the picture of a face). In semi-supervised learning, there are two different algorithms which start with the labeled examples, and then "tell" each other the way they think about some large number of unlabeled data. From this "discussion" they learn.

监督式学习: 假设一个孩子去了幼儿园。这里老师给他看了3个玩具——房子，球和汽车。现在老师给了他10个玩具。 他会根据他以前的经验把它们分为房子，球和汽车3个盒子。 因此，孩子首先是由老师监督，因为他们在几组比赛中答对了答案。然后用不知名的玩具对他进行测试。

无监督学习: 还是幼儿园的例子。给一个孩子10个玩具。他被告知要分割类似的部分。 因此，根据形状、大小、颜色、功能等特征，他会尝试将A、B、C分成3组，并将它们分组。

监理这个词的意思是你给机器提供监督/指令，帮助它找到答案。一旦它学会指令，就可以很容易地预测新的情况。

无监督意味着没有监督或指示如何找到答案/标签，机器将利用它的智能在我们的数据中找到一些模式。在这里，它不会进行预测，它只会尝试寻找具有相似数据的集群。

监督式学习

训练数据包括输入向量的示例及其相应的目标向量的应用被称为监督学习问题。

无监督学习

在其他模式识别问题中，训练数据由一组输入向量x组成，没有任何对应的目标值。这种无监督学习问题的目标可能是在数据中发现相似的例子组，在这里它被称为聚类

模式识别和机器学习(Bishop, 2006)

监督学习:你给出各种标记的示例数据作为输入，以及正确的答案。该算法将从中学习，并开始根据输入预测正确的结果。示例:电子邮件垃圾邮件过滤器

无监督学习:你只提供数据，不告诉任何东西——比如标签或正确答案。算法自动分析数据中的模式。例如:谷歌新闻