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。

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。

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。