“有监督学习”和“监督学习”分别是什么？

1、监督式学习（Supervisedlearning），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（learningmodel），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类）。

有监督学习和无监督学习的区别 有监督与无监督

个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例（输入和预期输出）后，去预测这个函数对任何可能出现的输入的值的输出。要达到此目的，学习者必须以"合理"（见归纳偏向）的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。在人类和动物感知中，则通常被称为概念学习（conceptlearning）。

2、无监督式学习(UnsupervisedLearning)是人工智能网络的一种算法(algorithm)，其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。

有别于监督式学习网络，无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出其潜在类别规则。当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。

无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

利 用一 组已 知 类 别的 样本 调 整 分类 器 的 参数， 使 其 达到所 要求性 能 的过程 ， 也称为监 督 训 练或 有 教师学习 。所给 的 学习样本不带有类 别 信 息， 就 是无监督学 习。 你 可以 在 米筐 社 区更 加 深 入讨 论 这个 问 题 。

有监督学习和无监督学习算法怎么理解？

在判断是有监督学习还是在无监督学习上，我们可以具体是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。

什么是学习（learning）？

一个成语就可概括：举一反三。机器学习的思路有点类似高考一套套做模拟试题，从而熟悉各种题型，能够面对陌生的问题时算出答案。

简而言之，机器学习就是看能不能利用一些训练数据（已经做过的题），使机器能够利用它们（解题方法）分析未知数据（高考题目），而这种根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。

常用的无监督学习算法主要有三种：聚类、离散点检测和降维，包括主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。

从原理上来说，PCA等数据降维算法同样适用于深度学习，但是这些数据降维方法复杂度较高，所以现在深度学习中采用的无监督学习方法通常采用较为简单的算法和直观的评价标准。比如无监督学习中最常用且典型方法聚类。

在无监督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据。这时就需要某种算法帮助我们寻找一种结构。

监督学习（supervised learning），是从给定的有标注的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时可以根据这个函数预测结果。 常见任务包括分类与回归。

无监督学习方法在寻找数据集中的规律性，这种规律性并不一定要达到划分数据集的目的，也就是说不一定要“分类”。比如，一组颜色各异的积木，它可以按形状为维度来分类，也可以按颜色为维度来分类。（这一点比监督学习方法的用途要广。如分析一堆数据的主分量，或分析数据集有什么特点都可以归于无监督学习方法的范畴） ，而有监督学习则是通过已经有的有标签的数据集去训练得到一个最优模型。