解释监督和无监督的任务之间的区别?
监督学习和无监督学习是两个主要类型的机器学习任务,具有明显的区别.监督学习是一种机器学习,模型在数据集中训练,包括输入数据和相应的正确输出.模型使用这些标记数据来学习输入和输出之间的关系,使其能够根据新的输入数据做出预测.监督学习通常用于回归 (预测连续值) 和分类 (预测分类值) 等任务.相反,无监督学习是一种机器学习,模型只给出输入数据,没有相应的输出标签.模型必须在数据中识别模式和关系,没有任何指导或监督.一些无监督学习任务包括集 (组合类似数据点) 和输出数据 (简化数据组合).因此,无监督学习包括一个复杂的数据集,而无监督学习过程可以被视为一个复杂的数据集.