监督学习和非监督学习
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了监督学习和非监督学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
监督学习：
监督学习就是分类，把人们已经处理好的训练样本（即已知数据和对应输出）给计算机，计算机通过规律训练出一个最佳模型，再用这个模型对输入的数据进行分类，得出对应的输出。
从而使计算机具有对未知数据进行分类的功能。
特点：目标明确
需要带标签的训练样本
分类效果很容易评估
非监督学习：
非监督学习没有训练样本，人们把数据输入到计算机，计算机直接对数据进行建模，不用知道类别是什么，只是把相似度高的东西归到一个类。
特点：没有明确目标
不需要带标签的数据
分类效果难以评估
以上是关于监督学习和非监督学习的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章