描述监督和无监督学习的区别.
监督学习和无监督学习是用于训练机器学习模型的两种主要类型. 在监督学习中,机器学习算法是在标记数据集上训练的,其中结果变量 (或标签) 是已知的. 该算法的目标是学习输入特征和结果变量之间的映射功能. 该算法使用此映射功能来对新,未见的数据做预测. 监督学习算法用于分类和回归任务,其中结果变量分别是分类或连续的. 相比之下,无监督学习不使用标记数据. 相反,该算法试图通过在数据组内找到集群或组中找到数据中的模式或关系. 无监督学习的目标是识别数据中的潜在数据或数据中的特征,可以用来识别输入和结果变量之间的关键或关键. 在监督学习中,无监督学习算法用于减少数据组内数据的差异或关系. 在不监督学习中,使用数据组和数据组之间的差异或关键或关键,而不是通过简单的数据组. 在不监督学习中,通常使用无监督学习算法来减少数据组和数据组之间的差异或关系. 在不监督学习中,无监督学习算法用于学习数据组内发现数据结构或数据结构中的差异或关系. 在不监督学习中,无监督学习算法用于减少数据组和数据组之间的差异或数据之间的差异. 在不监督学习中,无监督学习算法使用数据组用于减少数据组和数据组之间的差异或数据结构或数据组的差异. 在学习中,无监督学习算法使用无监督学习是用来减少数据组和数据组之间的差异,而不是通过简单的数据组或数据组的差异.