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。

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

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

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)。