三 、機器學習中的有標簽數據和無標簽數據

監督學習的數據就是有標簽數據，無監督學習的數據就是無標簽數據。

有標簽的數據應該就是采用有監督學習方式，像線性分類器，神經網絡等；
無標簽的數據采用非監督學習方式，比如聚類等方法。

 

半監督式學習問題介於監督式和非監督式學習之間。這里有一個好例子如：照片分類，但是只有部分照片帶有標簽(如，狗、貓和人)，但是大部分照片都沒有標簽。

許多現實中的機器學習問題都可以歸納為這一類。因為對數據打標簽需要專業領域的知識，這是費時費力的。相反無標簽的數據和收集和存儲起來都是方便和便宜的。