在机器学习领域，监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式。以下是这两种学习方式的简要介绍。
监督学习
监督学习是一种从标记数据中学习的方法。它使用输入数据和对应的输出标签来训练模型。以下是监督学习的特点：
- 标记数据：需要标记的输入数据和输出标签。
- 预测：模型根据输入数据预测输出标签。
- 分类和回归：监督学习可以用于分类和回归任务。
无监督学习
无监督学习是一种从未标记数据中学习的方法。它不需要输出标签，而是通过数据本身的特征来发现数据中的模式。以下是无监督学习的特点：
- 未标记数据：不需要标记的输入数据。
- 模式发现：模型通过数据特征来发现数据中的模式。
- 聚类和降维：无监督学习可以用于聚类和降维任务。
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