呆板学习中，什么叫监督学习？什么叫非监督学习？
在呆板学习范畴，监督学习和非监督学习是两大核心范式，它们的核心差异在于数据是否有标签以及解决题目的目标不同。理解两者的区别，是入门呆板学习的“第一课”。一、监督学习：有答案的“训练题”
定义：通过带有标签（Label）的数据训练模子，使其能够推测未知数据的输出结果。
核心逻辑：输入数据（特征） → 模子学习 → 输出标签（答案）。
典范场景：
[*] 分类题目（离散标签）
[*] 垃圾邮件辨认（标签：垃圾/正常）
[*] 疾病诊断（标签：患病/康健）
[*] 常用算法：逻辑回归、决策树、SVM
[*] 回归题目（连续标签）
[*] 房价推测（标签：详细代价）
[*] 股票趋势分析（标签：收益率）
[*] 常用算法：线性回归、随机丛林回归、XGBoost
关键特点：
[*] 依靠标注数据（数据本钱高）
[*] 模子体现可通过准确率、均方误差等指标量化
[*] 工业界应用占比超70%（如推荐体系、风险评估）
二、非监督学习：探索未知的“暗箱”
定义：从未标注的数据中发现隐藏模式或结构，无需预设输出结果。
核心逻辑：输入数据（特征） → 模子发现规律 → 输出数据内在关系。
典范场景：
[*] 聚类分析（数据分群）
[*] 客户价值分层（无预先定义的类别）
[*] 基因序列分组
[*] 常用算法：K-means、DBSCAN、层次聚类
[*] 降维处置惩罚（数据压缩）
[*] 人脸辨认中的特征提取（将图像从1000维降至50维）
[*] 可视化高维数据（如t-SNE降维至2D画图）
[*] 常用算法：PCA、Autoencoder
[*] 关联规则发掘（发现规律）
[*] 购物篮分析（啤酒与尿布关联）
[*] 常用算法：Apriori、FP-Growth
关键特点：
[*] 无需标签数据（数据获取本钱低）
[*] 结果解释性较差（依靠人工分析）
[*] 更适合探索性数据分析（EDA）
三、两者的本质差异
维度监督学习非监督学习数据要求需要特征和标签成对出现仅需特征数据目标导向推测已知的答案发现未知的结构评估方式有明确指标（如准确率）依靠轮廓系数等间接指标工业应用频率高频（结果可解释性强）中低频（辅助决策为主） 四、如何选择学习路径？
[*] 从监督学习入门：发起先把握线性回归、逻辑回归，通过Kaggle的泰坦尼克生存推测项目实战
[*] 进阶非监督学习：用K-means实现用户分群，通过PCA压缩MNIST数据集维度
[*] 留意交叉范畴：半监督学习（少量标签+大量无标签数据）正成为研究热点
经典案例对比：
[*] 监督学习：用LSTM推测股票走势（需历史代价标签）
[*] 非监督学习：用聚类算法对消息主动分类（无需预设类别）
理解两者的差异后，你会明白：监督学习像“开卷测验”，答案明确但依靠题库；非监督学习像“解谜游戏”，答案未知但布满探索兴趣。现实工业场景中，二者常结合使用——先用聚类分别用户群体，再对每个群体训练独立推测模子。
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