监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的两种主要学习方法。以下是关于这两种方法的简要介绍。

监督学习

监督学习是一种通过使用已标记的数据集来训练模型的方法。在这个阶段，我们使用标记的输入和输出数据来训练模型，以便模型能够学习输入和输出之间的关系。

  • 优点：

    • 准确率高
    • 应用广泛，如分类、回归等

  • 缺点：

    • 需要大量的标记数据
    • 对于复杂问题可能效果不佳

无监督学习

无监督学习是一种不使用标记数据来训练模型的方法。在这种方法中，我们只使用未标记的数据，让模型自己寻找数据中的模式。

  • 优点：

    • 不需要标记数据
    • 可以发现数据中的隐藏模式

  • 缺点：

    • 准确率通常低于监督学习
    • 结果的解释可能比较困难

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