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.

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

已经有很多答案可以详细解释这些差异。我在codeacademy上找到了这些动图，它们经常能帮助我有效地解释它们之间的差异。

监督式学习

请注意，训练图像在这里有标签，并且模型正在学习图像的名称。

无监督学习

注意，这里所做的只是分组(聚类)，模型不知道任何图像。

监督式学习

监督学习是我们知道原始输入的输出，即数据被标记，以便在机器学习模型的训练期间，它将了解它需要在给定的输出中检测什么，并且它将指导系统在训练期间检测预先标记的对象，在此基础上，它将检测我们在训练中提供的类似对象。

在这里，算法将知道数据的结构和模式。监督学习用于分类

例如，我们可以有一个不同的物体，其形状是正方形，圆形，三角形，我们的任务是排列相同类型的形状 标记的数据集已经标记了所有的形状，我们将在该数据集上训练机器学习模型，在训练数据集的基础上，它将开始检测形状。

联合国监管下学习

无监督学习是一种最终结果未知的无指导学习，它将对数据集进行聚类，并基于对象的相似属性将对象划分在不同的簇上并检测对象。

算法将在原始数据中搜索不同的模式，并在此基础上对数据进行聚类。无监督学习用于聚类。

例如，我们可以有多种形状的不同物体，正方形，圆形，三角形，所以它会根据对象属性进行分组，如果一个物体有四个边，它会认为它是正方形，如果它有三个边，三角形，如果没有边比圆形，这里的数据没有标记，它会学习自己检测各种形状

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: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