在人工智能和机器学习方面,监督学习和无监督学习的区别是什么? 你能举个例子简单地解释一下吗?


当前回答

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

其他回答

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。

例如,训练神经网络通常是监督学习:你告诉网络你输入的特征向量对应于哪个类。

聚类是无监督学习:你让算法决定如何将样本分组到具有共同属性的类中。

另一个无监督学习的例子是Kohonen的自组织地图。

监督学习:你有标记的数据,必须从中学习。例如,房屋数据和价格,然后学会预测价格

无监督学习:你必须找到趋势,然后预测,没有预先给出的标签。 例句:班里有不同的人,然后又来了一个新同学,那么这个新同学属于哪个组呢?

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

在简单 监督学习是一种机器学习问题,其中我们有一些标签,通过使用这些标签,我们实现了回归和分类等算法。分类应用于我们的输出形式类似于 0或1,真/假,是/否。回归是应用于实际价值的地方,比如房价

无监督学习是一种机器学习问题,其中我们没有任何标签,意味着我们只有一些数据,非结构化数据,我们必须使用各种无监督算法对数据进行聚类(数据分组)