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。

在简单 监督学习是一种机器学习问题，其中我们有一些标签，通过使用这些标签，我们实现了回归和分类等算法。分类应用于我们的输出形式类似于 0或1，真/假，是/否。回归是应用于实际价值的地方，比如房价

无监督学习是一种机器学习问题，其中我们没有任何标签，意味着我们只有一些数据，非结构化数据，我们必须使用各种无监督算法对数据进行聚类(数据分组)

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。

In simple words.. :) It's my understanding, feel free to correct. Supervised learning is, we know what we are predicting on the basis of provided data. So we have a column in the dataset which needs to be predicated. Unsupervised learning is, we try to extract meaning out of the provided dataset. We don't have clarity on what to be predicted. So question is why we do this?.. :) Answer is - the outcome of Unsupervised learning is groups/clusters(similar data together). So if we receive any new data then we associate that with the identified cluster/group and understand it's features.

我希望它能帮助你。

我尽量简单点。

监督学习:在这种学习技术中，我们得到一个数据集，系统已经知道该数据集的正确输出。这里，我们的系统通过预测自己的值来学习。然后，它通过使用代价函数来检查其预测与实际输出的接近程度，从而进行准确性检查。

无监督学习:在这种方法中，我们很少或根本不知道我们的结果是什么。因此，我们从不知道变量影响的数据中推导出结构。 我们根据数据中变量之间的关系对数据进行聚类，从而形成结构。 在这里，我们没有基于预测的反馈。

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。