Supervised Learning is basically where you have input variables(x) and output variable(y) and use algorithm to learn the mapping function from input to the output. The reason why we called this as supervised is because algorithm learns from the training dataset, the algorithm iteratively makes predictions on the training data. Supervised have two types-Classification and Regression. Classification is when the output variable is category like yes/no, true/false. Regression is when the output is real values like height of person, Temperature etc.

联合国监督学习是指我们只有输入数据(X)，没有输出变量。 这被称为无监督学习，因为与上面的监督学习不同，它没有正确的答案，也没有老师。算法由它们自己的设计来发现和呈现数据中有趣的结构。

无监督学习的类型有聚类和关联。

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

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)

监督学习可以根据训练过程中的学习，将一个新项目标记为训练过的标签之一。您需要提供大量的训练数据集、验证数据集和测试数据集。如果你提供数字的像素图像向量以及带有标签的训练数据，那么它就可以识别数字。

无监督学习不需要训练数据集。在无监督学习中，它可以根据输入向量的差异将项目分组到不同的簇中。如果你提供像素的数字图像向量，并要求它分为10个类别，它可能会这样做。但它知道如何标注，因为你没有提供培训标签。

在监督学习中，我们知道输入和输出应该是什么。例如，给定一组汽车。我们得找出哪些是红的，哪些是蓝的。

然而，无监督学习是指我们必须在很少或没有任何关于输出应该如何的想法的情况下找到答案。例如，学习者可以建立一个模型，根据面部模式和单词(如“你在笑什么?”)的相关性来检测人们何时在微笑。

既然你问了这个非常基本的问题，似乎有必要详细说明机器学习本身是什么。

Machine Learning is a class of algorithms which is data-driven, i.e. unlike "normal" algorithms it is the data that "tells" what the "good answer" is. Example: a hypothetical non-machine learning algorithm for face detection in images would try to define what a face is (round skin-like-colored disk, with dark area where you expect the eyes etc). A machine learning algorithm would not have such coded definition, but would "learn-by-examples": you'll show several images of faces and not-faces and a good algorithm will eventually learn and be able to predict whether or not an unseen image is a face.

这个特殊的人脸检测的例子是有监督的，这意味着你的例子必须被标记，或者明确地说哪些是人脸，哪些不是。

在无监督算法中，你的例子没有标记，也就是说你什么都不说。当然，在这种情况下，算法本身不能“发明”人脸是什么，但它可以尝试将数据聚类到不同的组中，例如，它可以区分人脸与风景非常不同，而风景与马非常不同。

Since another answer mentions it (though, in an incorrect way): there are "intermediate" forms of supervision, i.e. semi-supervised and active learning. Technically, these are supervised methods in which there is some "smart" way to avoid a large number of labeled examples. In active learning, the algorithm itself decides which thing you should label (e.g. it can be pretty sure about a landscape and a horse, but it might ask you to confirm if a gorilla is indeed the picture of a face). In semi-supervised learning, there are two different algorithms which start with the labeled examples, and then "tell" each other the way they think about some large number of unlabeled data. From this "discussion" they learn.