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1. 定义 监督学习#xff08;Supervised Learning#xff09;#xff1a; 使用带标签的数据进行训练。数据集包括输入特征和对应的输出标签。目标是学习从输入特征到输出标签…监督学习和无监督学习是机器学习的两种主要方法它们之间有几个关键区别
1. 定义 监督学习Supervised Learning 使用带标签的数据进行训练。数据集包括输入特征和对应的输出标签。目标是学习从输入特征到输出标签的映射关系以便在新的数据上进行准确预测。常见算法线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、随机森林等。 无监督学习Unsupervised Learning 使用不带标签的数据进行训练。数据集只有输入特征没有对应的输出标签。目标是发现数据的内在结构或模式如数据的分布、聚类等。常见算法聚类算法如K均值、层次聚类、降维算法如PCA、t-SNE、关联规则学习等。
2. 数据特征 监督学习 需要大量带标签的数据进行训练。标签提供了明确的目标指导模型的训练过程。 无监督学习 不需要带标签的数据。依赖于数据的内在结构来发现模式或分组。
3. 目标 监督学习 分类将输入数据分类到预定义的类别中如垃圾邮件检测、图像分类等。回归预测连续数值如房价预测、股票价格预测等。 无监督学习 聚类将数据分成若干组使得同组数据相似不同组数据差异大如客户细分、图像分割等。降维减少特征数量保留数据的主要特征如PCA用于数据可视化、特征提取等。
4. 示例 监督学习示例 分类使用带标签的图片数据集训练模型识别图片中的对象如猫和狗。回归使用带标签的房价数据集训练模型预测房屋的价格。 无监督学习示例 聚类使用客户购买行为数据分组客户发现不同客户群体的购买模式。降维使用高维数据进行PCA将数据降维到2D或3D以便于可视化和分析。
5. 模型评估 监督学习 通过比较模型预测值与真实标签的差异来评估模型性能。常用指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等。 无监督学习 评估模型更具挑战性因为没有真实标签。通常通过内在指标如簇内距离、轮廓系数或外在指标如使用已知的分组信息进行验证来评估。
6. 常见算法 监督学习 线性回归用于回归任务拟合数据的线性关系。逻辑回归用于二分类任务预测数据的概率。支持向量机SVM用于分类任务寻找最佳分隔超平面。神经网络用于复杂的分类和回归任务如图像识别、语音识别等。决策树/随机森林用于分类和回归任务构建决策树模型或集成多个决策树。 无监督学习 K均值聚类将数据分为K个聚类使得同一聚类中的数据点彼此相似。层次聚类通过构建层次树状结构将数据逐步聚类。主成分分析PCA降维方法通过线性变换将数据投影到低维空间。关联规则学习发现数据中的有趣关系如市场篮分析中的商品购买模式。
总结起来监督学习使用带标签的数据进行训练目标是预测或分类新的数据而无监督学习使用无标签的数据目标是发现数据的内在结构或模式。两者在数据需求、训练目标和评估方法上有显著的区别。
