Vincent2023-05-09 20:49:16

你好

监督（supervised）=标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。

a) 监督学习是最常见的一种机器学习，它的训练数据是有标签的，训练目标是能够给新数据（测试数据）以正确的标签。
例如，想让AI知道什么是猫什么是狗，一开始我们先将一些猫的图片和狗的图片（带标签）一起进行训练，学习模型不断捕捉这些图片与标签间的联系进行自我调整和完善，然后我们给一些不带标签的新图片，让该AI来猜猜这些图片是猫还是狗。

b) 无监督学习常常被用于数据挖掘，用于在大量无标签数据中发现些什么。它的训练数据是无标签的，训练目标是能对观察值进行分类或者区分等。相对于监督学习，无监督学习使用的是没有标签的数据。机器会主动学习数据的特征，并将它们分为若干类别，相当于形成「未知的标签」。非监督性学习是只给特征，没有给标签，就是高考前的一些模拟试卷，是没有标准答案的，也就是没有参照是对还是错，但是我们还是可以根据这些问题之间的联系将语文、数学、英语分开。