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

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。

监督学习:你给出各种标记的示例数据作为输入，以及正确的答案。该算法将从中学习，并开始根据输入预测正确的结果。示例:电子邮件垃圾邮件过滤器

无监督学习:你只提供数据，不告诉任何东西——比如标签或正确答案。算法自动分析数据中的模式。例如:谷歌新闻

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。

监督式学习

你有输入x和目标输出t。所以你训练算法泛化到缺失的部分。它被监督是因为目标是给定的。你是管理员，告诉算法:对于例子x，你应该输出t!

无监督学习

虽然分割、聚类和压缩通常是按照这个方向计算的，但我很难给出一个好的定义。

让我们以自动编码器压缩为例。当你只有给定的输入x时，人类工程师是如何告诉算法目标也是x的。所以在某种意义上，这与监督学习没有什么不同。

对于聚类和分割，我不太确定它是否真的符合机器学习的定义(见其他问题)。

监督学习是指你为算法提供的数据被“标记”或“标记”，以帮助你的逻辑做出决策。

示例:贝叶斯垃圾邮件过滤，您必须将一个项目标记为垃圾邮件以优化结果。

无监督学习是一种试图在原始数据之外没有任何外部输入的情况下找到相关性的算法。

例如:数据挖掘聚类算法。