监督和无监督学习之间有两个区别.
监督学习和无监督学习是机器学习的两个主要方法.它们之间的区别如下: 1.监督培训数据:两种方法之间的关键区别是培训数据提供的监督量.监督学习需要标记的培训数据,这意味着给定输入的预期输出或结果已经知道,并用于训练模型.另一方面,无监督学习不需要标记的培训数据,这意味着给定输入的预期输出未知,模型必须自行识别数据中的模式. 2.算法的目标:监督学习和无监督学习的目标也不同.在监督学习中,目标是学习一个基于示例输出的输入到输出的函数,并且模型的性能是基于如何准确地预测输入和输入,在未经预先评估的数据中,模型可以找到预期输出的关系,并在学习模型的前面评估和评估中找到所需的输出.