监督学习与无监督学习是机器学习的两大核心分支，它们的差异如同有导师的课堂与自主探索的旅程 🎓🗺️
📌 基本概念
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 监督学习 (Supervised Learning) | 有标签数据，通过输入输出配对学习 | 图像分类、房价预测、垃圾邮件检测 |
| 无监督学习 (Unsupervised Learning) | 无标签数据，发现隐藏模式 | 客户分群、异常检测、数据压缩 |
🧠 关键区别
数据类型
监督学习：使用带标签的训练集（如输入: 鸭子, 输出: 鸭子）
无监督学习：仅使用未标记的数据（如输入: 一堆动物图片）目标
监督学习：预测或分类（如 📈 识别鸢尾花种类）
无监督学习：聚类或降维（如 🧩 将用户分组为不同社区）典型算法
监督学习：线性回归、决策树、支持向量机 (SVM)
无监督学习：K-Means、层次聚类、主成分分析 (PCA)
🌐 扩展阅读
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📷 图解对比
📌 图片关键词：监督学习、无监督学习