随着人工智能的发展，机器学习算法已经深入到我们生活的方方面面。在机器学习中，有两大类学习方法：监督学习和非监督学习。它们各自有不同的应用场景和特点，今天我们就一起来了解一下这两者的区别吧！🔍
首先，让我们来看看监督学习是什么。监督学习就像是老师教学生一样，它需要大量的标注数据作为指导。换句话说，就是给机器提供带有正确答案的数据集，让机器通过学习这些数据来预测新的未知数据的结果。🎯
而另一方面，非监督学习则像是让孩子自己去探索世界一样，不需要任何标签或者指导。它主要依靠数据本身的结构和规律进行学习，可以发现数据中的隐藏模式和特征，例如聚类和关联规则等。🎈
总的来说，监督学习适合解决分类和回归问题，而非监督学习更适合用于聚类和降维。选择合适的算法对于解决问题至关重要。🧐
希望今天的分享能够帮助大家更好地理解监督学习和非监督学习的区别，为今后的学习和研究打下良好的基础。🚀
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
