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)。

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。

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.

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

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。

例如，训练神经网络通常是监督学习:你告诉网络你输入的特征向量对应于哪个类。

聚类是无监督学习:你让算法决定如何将样本分组到具有共同属性的类中。

另一个无监督学习的例子是Kohonen的自组织地图。