监督和无监督学习的区别是什么(
监督和无监督学习的区别是什么??？
监督学习与无监督学习的区别🌛_😧：1🍃🦖——😗😂、原理不同监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数🐄——|🐀，使其达到所要求性能的过程🌑🤔-🦒。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程😣_😏。2🦕😴——🥀😁、算法不同监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的🤣_🌵。无监督学习的算法主要有主成是什么🐵🐇——|🦕🎫。
3🐝|——🐿🦑、应用场景上的区别监督学习更适用于已经有标签的数据集🦄🎮_🦁，可以用于分类*_——🦠、回归等任务🐫🐤——-🦜🏈。根据历史数据的标签🪱🐖-_🦚🪆，可以训练一个监督学习模型来预测新的未知样本的类别或值🕸_——🤔🌩。而非监督学习则更适用于无标签的数据集🐔__🌺🐽，可以帮助发现数据中的内在结构🐊🐞——-🍀、特征或模式🐚*_🦖，为后续的分析和理解提供基础🐼🙀-😓🤥。监督学习中的半监督学习好了吧🐘_|😋！
监督学习与无监督学习的区别🌛_😧：1🍃🦖——😗😂、原理不同监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数🐄——|🐀，使其达到所要求性能的过程🌑🤔-🦒。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程😣_😏。2🦕😴——🥀😁、算法不同监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的🤣_🌵。无监督学习的算法主要有主成是什么🐵🐇——|🦕🎫。
3🐝|——🐿🦑、应用场景上的区别监督学习更适用于已经有标签的数据集🦄🎮_🦁，可以用于分类*_——🦠、回归等任务🐫🐤——-🦜🏈。根据历史数据的标签🪱🐖-_🦚🪆，可以训练一个监督学习模型来预测新的未知样本的类别或值🕸_——🤔🌩。而非监督学习则更适用于无标签的数据集🐔__🌺🐽，可以帮助发现数据中的内在结构🐊🐞——-🍀、特征或模式🐚*_🦖，为后续的分析和理解提供基础🐼🙀-😓🤥。监督学习中的半监督学习好了吧🐘_|😋！
监督学习和无监督学习在机器学习领域发挥着不同的作用😅-——🦈😳。监督学习适用于具有标签和目标的任务🧵🐺|_🐓☺️，能够实现准确的预测和分类🐃🤖|🦐；而无监督学习适用于没有标签的数据🐪————🛷🐹，能够探索数据之间的关系🥅-🌕、发现数据特征和结构🏑🦘——|*。两种学习方式的选择取决于任务需求*-——*🍄、数据可用性和目标的设定*🐀|🦇🦉。在实际应用中😓🥍_|🏈，通常也会结合使用监督学习到此结束了？🕸|🐏。
两者的主要区别是*🦩-——🐹：1.监督学习是一种目的明确的训练方式🦦🐹-🏆，你知道得到的是什么🐓🪁__🏓🐁；而无监督学习则是没有明确目的的训练方式🪰🦆_-😊，你无法提前知道结果是什么🎄_🍂。2.监督学习需要给数据打标签🀄_🪢🏆；而无监督学习不需要给数据打标签😜——🦃🦌。3.监督学习由于目标明确😝——🦛，所以可以衡量效果😽🐉-🙉；而无监督学习几乎无法量化效果如何🐁——-🐍。
无监督学习和有监督学习的区别??？
无监督学习和有监督学习是机器学习的两种主要方法🌚_——🌦，它们之间的主要区别在于学习过程中是否使用预先标记的数据🦘😌-——🎰。无监督学习的特点🤬🐁|_🌍🐗：1. 无监督学习是一种自学过程🐯--🦒🥌，模型在未标记的数据中学习数据的内在结构和关系🐽😣--😰*。在这个过程中*🤔-_🥅，模型会尝试发现数据的模式或分组🪀🎫-🙄🌪，而不需要人为的指导和监督🦒🕸——|🦊🖼。2. 它通常用于聚类后面会介绍🃏🦀|_🦢。
1🦢🌨——🎽🐟、数据类型🦥|🦃🍀：监督学习使用标记数据进行训练🦍——_😝，即每个数据点都有相应的标签或目标值😧-🐜。而无监督学习则使用未标记数据进行训练😢🦂|-🐝🐚，数据点没有明确的标签或目标值🦌🎖——🌤。2🐫🎇__😜、学习目标🐀🧶_🦋🥌：监督学习的目标是通过学习标记数据中的模式🦙🦊-🎊，建立一个能够预测新数据标签或目标值的模型🎿🐜_🐨🌻。无监督学习的目标是从无标记数据中发现潜在的好了吧🦍-🦕！
监督学习和非监督学习的区别?？
机器学习任务根据训练样本是否有label🌕_☹️🐳，可以分为监督学习和无监督学习监督学习的训练样本有label🐷_🥌，主要是学习得到一个特征空间到label的映射💥🐣——🤓🪅，如分类🎇🐣|🐞、回归等无监督学习的训练样本没有label🐽🦒——🐜，主要是发现样本的内部结构♟🐃-🌦💐，如聚类🐈😋_☹️、降维🐱🦧_🪅、可视化等🌷_*❄🐀，
一😳__🤒：什么是无监督学习？无监督学习（unsupervised learning）🐘*__🐿🪰：我们事先没有任何训练数据样本🌙|🍃，需要直接对数据进行建模🎋-*🪄。比如我们去参观一个画展🐦_🦮，我们对艺术一无所知🐊😁||🌤🥎，但是欣赏完很多幅作品之后🌑|_🥋🥌，我们面对一幅新的作品之后🦟🌓|-🐣，至少可以知道这幅作品是什么派别的吧🐗🌺——🦚🐁，比如更抽象一些还是更写实一点🪰——|🎳🤯，虽然不能很清楚说完了🌏_*🌒。
有监督学习和无监督学习的区别?？
机器学习任务根据训练样本是否有label🦋🐄|🦟，可以分为监督学习和无监督学习监督学习的训练样本有label🐗——-🍄，主要是学习得到一个特征空间到label的映射🌹|-🌘，如分类🌳——|🤥、回归等无监督学习的训练样本没有label💀-|🎀😈，主要是发现样本的内部结构🌑💫__😛，如聚类🦝😦——🌺、降维*——🐰🍂、可视化等😎|-*，
1😊😉-——🧿🙂、机器学习按照方法来分类🐿——|🧧，可以分成四类🎉🤩——_🎆，分别是🐕🦺|🐒：监督学习🐽-🤿、无监督学习🌻🪰——🪰、半监督学习和强化学习🎭🧧_——🦋。2🌖🍃-——🌨、监督学习针对有标签数据集🎉——🦦，它通过学习出一个模型（其实就是一个函数）来拟合数据🌻🌴——|🐜，按照模型（函数）的输出结果是否离散又可以分为两类🥀🐆-|🪀，分别是😭_——🐽🪶：（1）输出结果为离散值🏅-👻🤥，则为分类问题（常见的分类算法好了吧😊🏏_-*！