1. 什么是有監(jiān)督學(xué)習(xí)

指對數(shù)據(jù)的若干特征與若干標(biāo)簽（類型）之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行建模的過程；只要模型被確定，就可以應(yīng)用到新的未知數(shù)據(jù)上。這類學(xué)習(xí)過程可以進(jìn)一步分為「分類」（classification）任務(wù)和「回歸」（regression）任務(wù)。在分類任務(wù)中，標(biāo)簽都是離散值；而在回歸任務(wù)中，標(biāo)簽都是連續(xù)值。

2. 什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)

指對不帶任何標(biāo)簽的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行建模，通常被看成是一種 “讓數(shù)據(jù)自己介紹自己” 的過程。這類模型包括「聚類」（clustering）任務(wù)和「降維」（dimensionality reduction）任務(wù)。聚類算法可以講數(shù)據(jù)分成不同的組別，而降維算法追求用更簡潔的方式表現(xiàn)數(shù)據(jù)。指對不帶任何標(biāo)簽的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行建模，通常被看成是一種 “讓數(shù)據(jù)自己介紹自己” 的過程。這類模型包括「聚類」（clustering）任務(wù)和「降維」（dimensionality reduction）任務(wù)。聚類算法可以講數(shù)據(jù)分成不同的組別，而降維算法追求用更簡潔的方式表現(xiàn)數(shù)據(jù)。

3. 監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么

兩者的本質(zhì)區(qū)別是有無標(biāo)簽值，有監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中是有標(biāo)簽值列的，無監(jiān)督學(xué)習(xí)是是自己去學(xué)習(xí)自己的過程，嘗試去找到一個類似于標(biāo)簽的東西