机器学习: 它探索了可以从数据中学习并对数据进行预测的算法的研究和构建。这种算法通过从示例输入中构建模型来运行，以便做出数据驱动的预测或作为输出表示的决策，而不是严格地遵循静态的程序指令。

监督式学习: 这是从标记的训练数据推断出函数的机器学习任务。训练数据由一组训练示例组成。在监督学习中，每个例子都是一对，由一个输入对象(通常是一个向量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。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。

由“老师”给计算机提供示例输入和它们期望的输出，目标是学习将输入映射到输出的一般规则。具体来说，有监督学习算法采用一组已知的输入数据和对数据(输出)的已知响应，并训练一个模型来生成对新数据响应的合理预测。

Unsupervised learning: It is learning without a teacher. One basic thing that you might want to do with data is to visualize it. It is the machine learning task of inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data. Since the examples given to the learner are unlabeled, there is no error or reward signal to evaluate a potential solution. This distinguishes unsupervised learning from supervised learning. Unsupervised learning uses procedures that attempt to find natural partitions of patterns.

在无监督学习中，没有基于预测结果的反馈，也就是说，没有老师来纠正你。在无监督学习方法下，不提供标记的示例，在学习过程中没有输出的概念。因此，由学习方案/模型来寻找模式或发现输入数据的组

你应该使用无监督学习方法，当你需要一个大的 训练你的模型的数据量，以及意愿和能力 去实验和探索，当然这是一个不太好的挑战 通过更成熟的方法解决。无监督学习就是这样 可以学习比监督更大更复杂的模型 学习。这里有一个很好的例子

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监督式学习

无监督学习

例子:

监督式学习:

一袋苹果 一个橙色的袋子 =>构建模型 一个混合了苹果和橘子的袋子。 请分类

无监督学习:

一个混合了苹果和橘子的袋子。 =>构建模型 另一个喜忧参半的情况 请分类

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。

监督学习:你有标记的数据，必须从中学习。例如，房屋数据和价格，然后学会预测价格

无监督学习:你必须找到趋势，然后预测，没有预先给出的标签。 例句:班里有不同的人，然后又来了一个新同学，那么这个新同学属于哪个组呢?

机器学习是一个让机器模仿人类行为的领域。

你训练机器就像训练婴儿一样。人类学习、识别特征、识别模式并训练自己的方式，就像你通过输入各种特征的数据来训练机器一样。机器算法识别数据中的模式，并将其分类到特定的类别。

机器学习大致分为两类，有监督学习和无监督学习。

监督学习是一个概念，你有相应的目标值(输出)的输入向量/数据。另一方面，无监督学习的概念是只有输入向量/数据，没有任何相应的目标值。

监督学习的一个例子是手写数字识别，其中有对应数字[0-9]的数字图像，而非监督学习的一个例子是根据购买行为对客户进行分组。

监督式学习: 假设一个孩子去了幼儿园。这里老师给他看了3个玩具——房子，球和汽车。现在老师给了他10个玩具。 他会根据他以前的经验把它们分为房子，球和汽车3个盒子。 因此，孩子首先是由老师监督，因为他们在几组比赛中答对了答案。然后用不知名的玩具对他进行测试。

无监督学习: 还是幼儿园的例子。给一个孩子10个玩具。他被告知要分割类似的部分。 因此，根据形状、大小、颜色、功能等特征，他会尝试将A、B、C分成3组，并将它们分组。

监理这个词的意思是你给机器提供监督/指令，帮助它找到答案。一旦它学会指令，就可以很容易地预测新的情况。

无监督意味着没有监督或指示如何找到答案/标签，机器将利用它的智能在我们的数据中找到一些模式。在这里，它不会进行预测，它只会尝试寻找具有相似数据的集群。