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。

监督式学习

无监督学习

例子:

监督式学习:

一袋苹果 一个橙色的袋子 =>构建模型 一个混合了苹果和橘子的袋子。 请分类

无监督学习:

一个混合了苹果和橘子的袋子。 =>构建模型 另一个喜忧参半的情况 请分类

我一直认为无监督学习和有监督学习之间的区别是随意的，有点令人困惑。这两种情况之间没有真正的区别，相反，在一系列情况下，算法可以或多或少地“监督”。半监督学习的存在是界限模糊的一个明显例子。

我倾向于认为监督是对算法提供关于应该首选哪些解决方案的反馈。对于传统的监督设置，比如垃圾邮件检测，你告诉算法“不要在训练集上犯任何错误”;对于传统的无监督设置，比如聚类，你告诉算法“彼此接近的点应该在同一个聚类中”。很巧的是，第一种反馈形式比后者更具体。

简而言之，当有人说“有监督”时，想想分类，当他们说“无监督”时，想想聚类，尽量不要过于担心除此之外的问题。

我尽量简单点。

监督学习:在这种学习技术中，我们得到一个数据集，系统已经知道该数据集的正确输出。这里，我们的系统通过预测自己的值来学习。然后，它通过使用代价函数来检查其预测与实际输出的接近程度，从而进行准确性检查。

无监督学习:在这种方法中，我们很少或根本不知道我们的结果是什么。因此，我们从不知道变量影响的数据中推导出结构。 我们根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类，从而形成结构。 在这里，我们没有基于预测的反馈。

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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监督学习，给出数据和答案。

给定被标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的电子邮件，学习垃圾邮件过滤器。

给定一个被诊断为患有或没有糖尿病的患者的数据集，学习将新患者分类为患有或没有糖尿病。

无监督学习，给出没有答案的数据，让计算机对事物进行分组。

给定一组在网上找到的新闻文章，将它们分成一组关于同一故事的文章。

给定自定义数据数据库，自动发现细分市场，并将客户分组到不同的细分市场。

参考