监督和无监督学习算法有哪些区别?
在高层次上,监督学习算法与无监督学习算法的主要区别在于它们如何处理输入特征与输出或所需结果之间的关系.在监督学习中,算法使用标记的训练数据来学习输入特征与输出变量之间的关系.这意味着数据已经包含已知的结果或所需答案,算法被训练以找到一个预测模型,可以准确地将新输入与其相应的输出进行映射.监督学习可以进一步分为回归 (输出持续时) 和分类 (输出是分类的) 任务.监督学习算法的例子包括物流回归,决策树和支持向量机.相反,无监督学习算法不使用标记的训练数据,而试图在被标记的数据结构中找到数据模式或数据结构.在没有任何外部指导或指导的情况下,这种类型的学习算法通常用于学习或分析数据组合或组合.在没有任何外部指导或指导的情况下,这种类型的学习算法应用于探索数据结构或数据结构,而不是试图减少数据结构或数据结构.在没有任何主要指导或指导的情况下,这种类型的学习算法应用于学习或组合或组合.在没有任何外部指导或指导的情况下,这种类型的学习算法通常应用于学习或组合或组合.