监督学习与无监督学习是机器学习中的两大主要类别。本文将简要介绍这两种学习方式及其特点。
监督学习
监督学习是一种利用带有标签的训练数据来训练模型的方法。在这种学习方式中，模型会尝试学习输入数据和输出标签之间的关系。
特点
- 需要标注数据：监督学习需要大量带有标签的训练数据。
- 预测能力：监督学习模型通常具有良好的预测能力。
- 应用广泛：监督学习在图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
例子
- 图像识别：使用带有标签的图像数据来训练模型识别图片中的物体。
- 文本分类：将文本数据分类为不同的类别，如垃圾邮件检测。
无监督学习
无监督学习是一种不使用标签数据来训练模型的方法。在这种学习方式中，模型会尝试从数据中发现模式和结构。
特点
- 无需标注数据：无监督学习不需要带有标签的训练数据。
- 探索性分析：无监督学习常用于探索数据中的模式和结构。
- 应用领域：无监督学习在聚类、关联规则挖掘等领域有广泛应用。
例子
- 聚类：将相似的数据点分组在一起，如客户细分。
- 关联规则挖掘：发现数据中存在的关联关系，如超市购物篮分析。
相关链接
更多关于机器学习的知识，您可以访问本站机器学习教程页面。