监督学习是指我们已经有一个数据集，这个数据集包括了输入值和输出值，我们利用这个数据集来训练模型，并用训练出来的模型去进行预测，监督学习有包括了回归和分类。
回归和分类的区别在于回归是连续的，比如我要预测明天翘课的人数。分类则是间断的，比如预测我明天的高数会不会翘课（逃
不难想到无监督学习就是在没有数据集的情况下去训练一个模型，这种方法叫做聚类，想象一下，在一个二维面上分布着许许多多的点，怎么让计算机给这些点聚类呢？（就是把他们划分成不同的类别，其实就是日常生活中说的分类）不难想到肯定和计算点与点之间的距离有关，实际上后边儿讲的k-means方法也确实是这样的。
1、无监督学习简介 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 有监督学习和无监督学习...
无监督学习的目标:利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 有监督学习和无监督学习的...
无监督学习 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习 有监督学习和无监督学习的最大区别...
无监督学习的目标利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。有监督学习和无监督学习的最大...
监督学习与无监督学习根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致分为两大类：“监督学习”和“无监督学习”，分类和回...
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本文标题：监督学习与无监督学习
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