监督学习和无监督学习

1. 监督学习（Supervised Learning）

监督学习是指在训练模型时，我们有已知的“标签”数据，也就是输入数据和对应的正确输出结果。例如，我们给模型提供一组图片（输入数据），并且标注好每张图片是什么动物（输出结果），模型的任务就是学会从输入数据中预测出正确的结果。

举个例子，假如你有很多猫和狗的照片，并且每张照片都标注了它是猫还是狗。监督学习的目标就是让模型学会识别猫和狗的不同特征，以便在给它一张新图片时，它能判断是猫还是狗。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）

无监督学习则不同，它不依赖于有标签的训练数据。在无监督学习中，数据没有明确的“答案”，模型的任务是从数据中发现某种模式或结构。也就是说，模型会自己分析数据之间的关系，尝试把数据分成几类，或者发现数据中的隐藏规律。

举个例子，你有一堆动物的图片，但你并不知道每张图片是什么动物。无监督学习的目标是根据图片的特征（例如颜色、形状等）将这些图片分成若干组，可能分出一组是猫，一组是狗，等等，但这些分组是模型自己发现的，并没有明确告诉模型每组是什么。

对比表格

特征	监督学习（Supervised Learning）	无监督学习（Unsupervised Learning）
数据类型	需要带标签的数据（输入和输出已知）	不需要标签的数据（只有输入数据）
任务类型	分类、回归（预测一个已知的结果）	聚类、降维（发现数据中的潜在结构或模式）
结果	输出是已知的，模型用来进行预测	输出未知，模型自行分析数据中的规律或分组
举例	给图片加标签，预测房价，语音识别等	市场细分，客户聚类，降维处理等

总结

• 监督学习：数据有明确标签，模型学会预测结果。
• 无监督学习：数据没有标签，模型从数据中找规律。