我一直认为无监督学习和有监督学习之间的区别是随意的，有点令人困惑。这两种情况之间没有真正的区别，相反，在一系列情况下，算法可以或多或少地“监督”。半监督学习的存在是界限模糊的一个明显例子。

我倾向于认为监督是对算法提供关于应该首选哪些解决方案的反馈。对于传统的监督设置，比如垃圾邮件检测，你告诉算法“不要在训练集上犯任何错误”;对于传统的无监督设置，比如聚类，你告诉算法“彼此接近的点应该在同一个聚类中”。很巧的是，第一种反馈形式比后者更具体。

简而言之，当有人说“有监督”时，想想分类，当他们说“无监督”时，想想聚类，尽量不要过于担心除此之外的问题。

在监督学习中，为输入x提供预期结果y(即，当输入x时模型应该产生的输出)，这通常被称为对应输入x的“类”(或“标签”)。

在无监督学习中，不提供示例x的“类”。因此，无监督学习可以被认为是在未标记的数据集中寻找“隐藏结构”。

监督学习的方法包括:

分类(1R、朴素贝叶斯、决策树学习算法等) 如ID3 CART，等等) 数值预测

无监督学习的方法包括:

聚类(k -均值，层次聚类) 关联规则学习

监督式学习

监督学习是我们知道原始输入的输出，即数据被标记，以便在机器学习模型的训练期间，它将了解它需要在给定的输出中检测什么，并且它将指导系统在训练期间检测预先标记的对象，在此基础上，它将检测我们在训练中提供的类似对象。

在这里，算法将知道数据的结构和模式。监督学习用于分类

例如，我们可以有一个不同的物体，其形状是正方形，圆形，三角形，我们的任务是排列相同类型的形状 标记的数据集已经标记了所有的形状，我们将在该数据集上训练机器学习模型，在训练数据集的基础上，它将开始检测形状。

联合国监管下学习

无监督学习是一种最终结果未知的无指导学习，它将对数据集进行聚类，并基于对象的相似属性将对象划分在不同的簇上并检测对象。

算法将在原始数据中搜索不同的模式，并在此基础上对数据进行聚类。无监督学习用于聚类。

例如，我们可以有多种形状的不同物体，正方形，圆形，三角形，所以它会根据对象属性进行分组，如果一个物体有四个边，它会认为它是正方形，如果它有三个边，三角形，如果没有边比圆形，这里的数据没有标记，它会学习自己检测各种形状

监督学习是指你为算法提供的数据被“标记”或“标记”，以帮助你的逻辑做出决策。

示例:贝叶斯垃圾邮件过滤，您必须将一个项目标记为垃圾邮件以优化结果。

无监督学习是一种试图在原始数据之外没有任何外部输入的情况下找到相关性的算法。

例如:数据挖掘聚类算法。

我尽量简单点。

监督学习:在这种学习技术中，我们得到一个数据集，系统已经知道该数据集的正确输出。这里，我们的系统通过预测自己的值来学习。然后，它通过使用代价函数来检查其预测与实际输出的接近程度，从而进行准确性检查。

无监督学习:在这种方法中，我们很少或根本不知道我们的结果是什么。因此，我们从不知道变量影响的数据中推导出结构。 我们根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类，从而形成结构。 在这里，我们没有基于预测的反馈。

监督学习，给出数据和答案。

给定被标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的电子邮件，学习垃圾邮件过滤器。

给定一个被诊断为患有或没有糖尿病的患者的数据集，学习将新患者分类为患有或没有糖尿病。

无监督学习，给出没有答案的数据，让计算机对事物进行分组。

给定一组在网上找到的新闻文章，将它们分成一组关于同一故事的文章。

给定自定义数据数据库，自动发现细分市场，并将客户分组到不同的细分市场。

参考