有監督學習和無監督學習兩者的區別： 1.有標簽就是有監督學習，沒有標簽就是無監督學習，說的詳細一點，有監督學習的目的是在訓練集中找規律，然后對測試數據運用這種規律，而無監督學習沒有訓練集，只有一組數據，在該組數據集內尋找規律。 2. 無監督學習方法在尋找數據集中的規律性，這種規律性並不一定 ...

監督學習：  監督學習是目前最主流的學習方式，其特點是：訓練過程中樣本都是有標簽的。  常見的監督學習任務有：分類、回歸、序列標注等。  學習步驟大致可以分為三步（以SVM為例）：     1) 在有監督數據上訓練，學的一個判別器W；     2）然后在測試集（故意把標簽P抹去）上，用上 ...

等應用　　機器學習的分類 　　　　監督學習 （Supervised Learning） 　　　　　 ...

　　　 機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型 ...

　　監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人 ...

監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力 ...

1、監督學習 　　監督學習利用大量的標注數據來訓練模型，模型的預測和數據的真實標簽產生損失（把標簽數值化？）后進行反向傳播（計算梯度、更新參數），通過不斷的學習，最終可以獲得識別新樣本的能力。 2、無監督學習 　　無監督學習不依賴任何標簽值，通過對數據內在特征的挖掘，找到樣本間的關系 ...

以下是摘抄自知乎上對監督學習與非監督學習的總結，覺得寫得很形象，於是記下： 這個問題可以回答得很簡單：是否有監督（supervised），就看輸入數據是否有標簽（label）。輸入數據有標簽，則為有監督學習，沒標簽則為無監督學習首 先看什么是學習（learning）？一個成語就可概括：舉一反三 ...