监督式学习: 假设一个孩子去了幼儿园。这里老师给他看了3个玩具——房子，球和汽车。现在老师给了他10个玩具。 他会根据他以前的经验把它们分为房子，球和汽车3个盒子。 因此，孩子首先是由老师监督，因为他们在几组比赛中答对了答案。然后用不知名的玩具对他进行测试。

无监督学习: 还是幼儿园的例子。给一个孩子10个玩具。他被告知要分割类似的部分。 因此，根据形状、大小、颜色、功能等特征，他会尝试将A、B、C分成3组，并将它们分组。

监理这个词的意思是你给机器提供监督/指令，帮助它找到答案。一旦它学会指令，就可以很容易地预测新的情况。

无监督意味着没有监督或指示如何找到答案/标签，机器将利用它的智能在我们的数据中找到一些模式。在这里，它不会进行预测，它只会尝试寻找具有相似数据的集群。

在监督学习中，为输入x提供预期结果y(即，当输入x时模型应该产生的输出)，这通常被称为对应输入x的“类”(或“标签”)。

在无监督学习中，不提供示例x的“类”。因此，无监督学习可以被认为是在未标记的数据集中寻找“隐藏结构”。

监督学习的方法包括:

分类(1R、朴素贝叶斯、决策树学习算法等) 如ID3 CART，等等) 数值预测

无监督学习的方法包括:

聚类(k -均值，层次聚类) 关联规则学习

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。

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: 它探索了可以从数据中学习并对数据进行预测的算法的研究和构建。这种算法通过从示例输入中构建模型来运行，以便做出数据驱动的预测或作为输出表示的决策，而不是严格地遵循静态的程序指令。

监督式学习: 这是从标记的训练数据推断出函数的机器学习任务。训练数据由一组训练示例组成。在监督学习中，每个例子都是一对，由一个输入对象(通常是一个向量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。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。

由“老师”给计算机提供示例输入和它们期望的输出，目标是学习将输入映射到输出的一般规则。具体来说，有监督学习算法采用一组已知的输入数据和对数据(输出)的已知响应，并训练一个模型来生成对新数据响应的合理预测。

Unsupervised learning: It is learning without a teacher. One basic thing that you might want to do with data is to visualize it. It is the machine learning task of inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data. Since the examples given to the learner are unlabeled, there is no error or reward signal to evaluate a potential solution. This distinguishes unsupervised learning from supervised learning. Unsupervised learning uses procedures that attempt to find natural partitions of patterns.

在无监督学习中，没有基于预测结果的反馈，也就是说，没有老师来纠正你。在无监督学习方法下，不提供标记的示例，在学习过程中没有输出的概念。因此，由学习方案/模型来寻找模式或发现输入数据的组

你应该使用无监督学习方法，当你需要一个大的 训练你的模型的数据量，以及意愿和能力 去实验和探索，当然这是一个不太好的挑战 通过更成熟的方法解决。无监督学习就是这样 可以学习比监督更大更复杂的模型 学习。这里有一个很好的例子

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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

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