分类：1、回归 2、分类
例子：
回归——————————房价预测
训练集包括多套房子的面积和相对应的价格，用该数据来预测一套房子的价格
分类————————————肿瘤良恶性预测
训练集包括：多个肿瘤的大小及是否为良性，预测一已知尺寸的肿瘤的性质
训练集只包括了数据，不包括数据相对应的标签（如肿瘤的良恶性），我们通过类聚来将这些数据进行分类
例子：
分类————————————邮件类
对于一份邮件，我们通过类聚算法将其归类（如：社会、财经等等）
监督学习的训练集里，除了数据外还有其对应的标签；而无监督学习训练集里只有数据
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...
无监督学习 无监督学习(Unsupervised Learning)着重于发现数据本身的分布特点。与监督学习(Su...
参考 监督学习与非监督学习的区别 有/无/半监督学习 训练数据有标注，则是有监督学习。有监督学习最常见的就是：回归...
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本文标题：（一）监督学习与无监督学习
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