监督学习可以根据训练过程中的学习，将一个新项目标记为训练过的标签之一。您需要提供大量的训练数据集、验证数据集和测试数据集。如果你提供数字的像素图像向量以及带有标签的训练数据，那么它就可以识别数字。

无监督学习不需要训练数据集。在无监督学习中，它可以根据输入向量的差异将项目分组到不同的簇中。如果你提供像素的数字图像向量，并要求它分为10个类别，它可能会这样做。但它知道如何标注，因为你没有提供培训标签。

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，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

监督式学习:

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。

我们提供训练数据，我们知道对某个输入的正确输出 我们知道输入和输出之间的关系

问题类别:

回归:预测连续输出中的结果=>将输入变量映射到某个连续函数。

例子:

给一个人的照片，预测他的年龄

分类:在离散输出中预测结果=>映射输入变量到离散类别

例子:

这个肿瘤癌变了吗?

无监督学习:

无监督学习从未被标记、分类或分类的测试数据中学习。无监督学习识别数据中的共性，并根据每个新数据中这些共性的存在与否做出反应。

我们可以根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类，从而推导出这种结构。 基于预测结果没有反馈。

问题类别:

聚类:是对一组对象进行分组，使同一组(称为聚类)中的对象彼此之间(在某种意义上)比其他组(聚类)中的对象更相似。

例子:

收集100万个不同的基因，找到一种方法，自动将这些基因分组，这些基因在某种程度上是相似的，或因不同的变量(如寿命、位置、角色等)而相关。

这里列出了常用的用例。

数据挖掘中分类和聚类的区别?

引用:

Supervised_learning

Unsupervised_learning

来自coursera的机器学习

走向数据科学

监督式机器学习 算法从训练数据集中学习的过程 预测产出。”

预测输出精度与训练数据(长度)成正比

监督学习是指你有输入变量(x)(训练数据集)和输出变量(Y)(测试数据集)，你使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数。

Y = f(X)

主要类型:

分类(离散y轴) 预测(连续y轴)

算法:

分类算法: 神经网络 Naïve贝叶斯分类器 费雪线性判别 然而, 决策树 超级向量机 预测算法: 最近的邻居 线性回归，多元回归

应用领域:

将电子邮件分类为垃圾邮件 患者是否有 疾病与否 语音识别 预测HR是否会选择特定的候选人 预测股票市场价格

在监督学习中，我们知道输入和输出应该是什么。例如，给定一组汽车。我们得找出哪些是红的，哪些是蓝的。

然而，无监督学习是指我们必须在很少或没有任何关于输出应该如何的想法的情况下找到答案。例如，学习者可以建立一个模型，根据面部模式和单词(如“你在笑什么?”)的相关性来检测人们何时在微笑。