无监督学习和监督学习的区别

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监督学习:给出一个训练集,然后通过训练集学习出一个模型,当新的数据到来的时候,我们就能通过这个模型进行预测结果。监督学习的训练集不仅要有输入还要有输出,即目标特征和目标结果,特征就是训练集中数据特有的,结果是人为标记的。监督学习是我们一开始就让机器知道一张图片是那个东西,如他是猪,他是狗,他是牛,机器会通过学习得到一组参数来判别他是猪,狗,还是牛,当我们再次输入一个图片时,他就会进行模型参数比对来确定他是什么东西

无监督学习:输入东西没有被提前标记好,也没有确定的结果,我们输入一堆照片,我们照片里有牛,猪和狗,但是我们并没有提前告诉机器,他是什么,机器就会进行学习,来区分猪,牛和狗,但是机器并不知道他是猪,牛还是狗,因为我们并没有告诉机器我们给他的照片是什么,机器的区分是通过样本集的相似度进行分类。

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