监督学习与无监督学习之间的区别

监督学习

监督学习是一种学习方法，它使用有标签的数据集进行学习。监督学习解决的是分类、回归等有标签数据的问题。 在监督学习中，模型会被提供有标签的数据集，以学习如何进行分类或预测。监督学习需要训练数据和测试数据，并且需要使用统计学方法来确定准确性。

无监督学习

无监督学习是一种使用没有标签的数据集对机器进行学习的方法。在无监督学习中，我们只有输入数据而没有输出标签。 由于没有标签，这种学习需要尝试识别数据中的模式和结构，从而捕捉数据中的特征。无监督学习常用于聚类和降维等问题。

区别

监督学习和无监督学习之间的主要区别在于，监督学习使用有标签的数据集进行训练，而无监督学习使用没有标签的数据集进行训练。监督学习更适合于分类和预测等问题，而无监督学习更适合于聚类和降维等问题。

此外，监督学习通常需要更多的数据和更高的计算资源，而无监督学习则需要更少的数据和更少的计算资源。