进行监督和无监督机器学习的比较和对比.
监督学习和无监督学习是人工智能和数据分析中使用的两个主要方法.两者都用于发现模式和从数据中做预测,但两者之间存在一些关键差异.监督学习涉及与标记数据集工作,其中所需的输出已经已知.一个算法是根据这些数据进行训练,通过使用标记的例子,算法可以确定输入数据和输出数据之间的关系.一旦训练,模型可以对新数据做出准确的预测.监督学习算法可以用于分类和回归问题.监督学习算法的一些例子包括决策树,线性回归和Na Bayes.不监督学习,另一方面,不涉及隐藏的数据结构.监督学习算法通常包括在数据结构内进行训练,减少输入数据的关系.不像监督学习和无监督学习,但需要基于特定的数据结构或结构的差异.监督学习和无监督学习方法是基于模块或模块的预测,而不是基于组的具体特征.监督学习和无监督学习方法是用来发现数据的差异.不像监督学习,但不监督学习需要在组内发现它们的差异.监督学习和无监督学习方法是基于模块或模块的预测,而不是基于模块或模块的差异.监督学习和无监督学习方法是用来发现它们的差异.