【ML复习】什么是 监督学习，什么是 非监督学习？二者的区别是什么？列举常见的 监督学习算法 和 非监督学习算法。
纯手打默写。
目录
- 一
- （1）什么是监督学习？什么是非监督学习？
- （2）二者的区别？
一
（1）什么是监督学习？什么是非监督学习？
答：监督学习 就是训练集的数据已经分好了类别，通过对 带有标签的数据进行学习，来调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。
常见的监督学习算法：逻辑回归，K近邻，朴素贝叶斯，支持向量机。
非监督学习 需要将一系列没有标签 和 类别未知的数据 输入到算法中，需要根据样本之间的相似性对样本集进行分类，试图 使类内差距最小化，类间差距最大化。
常见的非监督学习算法：K-means，LDA。
（2）二者的区别？
- 监督学习 必须要有训练集和测试集，非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该数据集内寻找规律。
- 监督学习 要求训练集必须由带有标签的数据组成，非监督学习不要求数据样本带有标签。
- 非监督学习 是在寻找数据集内寻找规律，但这种规律并不一定要对数据进行分类。
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