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。

我可以给你们举个例子。

假设您需要识别哪些车辆是汽车，哪些是摩托车。

在监督学习的情况下，你的输入(训练)数据集需要被标记，也就是说，对于你的输入(训练)数据集中的每个输入元素，你应该指定它是代表一辆汽车还是一辆摩托车。

在无监督学习的情况下，你不标记输入。无监督模型将输入聚类到基于相似特征/属性的聚类中。所以，在这种情况下，没有像“car”这样的标签。

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。

监督式学习:

监督学习算法分析训练数据并产生推断函数，该函数可用于映射新的示例。

我们提供训练数据，我们知道对某个输入的正确输出 我们知道输入和输出之间的关系

问题类别:

回归:预测连续输出中的结果=>将输入变量映射到某个连续函数。

例子:

给一个人的照片，预测他的年龄

分类:在离散输出中预测结果=>映射输入变量到离散类别

例子:

这个肿瘤癌变了吗?

无监督学习:

无监督学习从未被标记、分类或分类的测试数据中学习。无监督学习识别数据中的共性，并根据每个新数据中这些共性的存在与否做出反应。

我们可以根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类，从而推导出这种结构。 基于预测结果没有反馈。

问题类别:

聚类:是对一组对象进行分组，使同一组(称为聚类)中的对象彼此之间(在某种意义上)比其他组(聚类)中的对象更相似。

例子:

收集100万个不同的基因，找到一种方法，自动将这些基因分组，这些基因在某种程度上是相似的，或因不同的变量(如寿命、位置、角色等)而相关。

这里列出了常用的用例。

数据挖掘中分类和聚类的区别?

引用:

Supervised_learning

Unsupervised_learning

来自coursera的机器学习

走向数据科学

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

监督式学习

在这种情况下，用于训练网络的每个输入模式都是 与输出模式相关联，它是目标或所需的 模式。在学习过程中假定有老师在场 过程，当对网络的计算结果进行比较时 输出和正确的预期输出，以确定误差。的 错误可以用来更改网络参数，从而导致 性能的提高。

无监督学习

在这种学习方法中，目标输出不会呈现给机器 网络。这就好像没有老师来呈现所渴望的 模式，因此，系统通过发现和学习自己 适应输入模式中的结构特征。