机器学习:监督学习与非监督学习

embedded/2025/1/18 16:43:45/

 监督学习是利用带有标签的数据进行训练,模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。也就是说,数据集中既有输入特征,也有对应的输出标签,模型的目标是找到从输入到输出的映射关系。

无监督学习则使用没有标签的数据进行训练,模型的任务是发现数据中的内在结构或模式。数据中只有输入特征,没有对应的输出标签,常见的任务包括聚类和降维。

在回答时,我应该清晰地解释两者的定义、使用的数据类型、目标以及常见的应用场景和算法。

机器学习中,监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式,区别在于数据是否带有标签。

1. 监督学习(Supervised Learning)

  • 定义:使用带有标签的数据进行训练,模型通过学


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