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

你有输入x和目标输出t。所以你训练算法泛化到缺失的部分。它被监督是因为目标是给定的。你是管理员，告诉算法:对于例子x，你应该输出t!

无监督学习

虽然分割、聚类和压缩通常是按照这个方向计算的，但我很难给出一个好的定义。

让我们以自动编码器压缩为例。当你只有给定的输入x时，人类工程师是如何告诉算法目标也是x的。所以在某种意义上，这与监督学习没有什么不同。

对于聚类和分割，我不太确定它是否真的符合机器学习的定义(见其他问题)。

机器学习是一个让机器模仿人类行为的领域。

你训练机器就像训练婴儿一样。人类学习、识别特征、识别模式并训练自己的方式，就像你通过输入各种特征的数据来训练机器一样。机器算法识别数据中的模式，并将其分类到特定的类别。

机器学习大致分为两类，有监督学习和无监督学习。

监督学习是一个概念，你有相应的目标值(输出)的输入向量/数据。另一方面，无监督学习的概念是只有输入向量/数据，没有任何相应的目标值。

监督学习的一个例子是手写数字识别，其中有对应数字[0-9]的数字图像，而非监督学习的一个例子是根据购买行为对客户进行分组。

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。