In simple words.. :) It's my understanding, feel free to correct. Supervised learning is, we know what we are predicting on the basis of provided data. So we have a column in the dataset which needs to be predicated. Unsupervised learning is, we try to extract meaning out of the provided dataset. We don't have clarity on what to be predicted. So question is why we do this?.. :) Answer is - the outcome of Unsupervised learning is groups/clusters(similar data together). So if we receive any new data then we associate that with the identified cluster/group and understand it's features.

我希望它能帮助你。

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。

监督式学习

无监督学习

例子:

监督式学习:

一袋苹果 一个橙色的袋子 =>构建模型 一个混合了苹果和橘子的袋子。 请分类

无监督学习:

一个混合了苹果和橘子的袋子。 =>构建模型 另一个喜忧参半的情况 请分类

监督学习基本上是一种技术，其中机器学习的训练数据已经被标记，假设是一个简单的偶数分类器，在训练过程中你已经对数据进行了分类。因此它使用“LABELLED”数据。

相反，无监督学习是一种机器自己标记数据的技术。或者你可以说这是机器从头开始自己学习的情况。

In simple words.. :) It's my understanding, feel free to correct. Supervised learning is, we know what we are predicting on the basis of provided data. So we have a column in the dataset which needs to be predicated. Unsupervised learning is, we try to extract meaning out of the provided dataset. We don't have clarity on what to be predicted. So question is why we do this?.. :) Answer is - the outcome of Unsupervised learning is groups/clusters(similar data together). So if we receive any new data then we associate that with the identified cluster/group and understand it's features.

我希望它能帮助你。

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。