【漫话机器学习系列】218.监督学习 vs 非监督学习（Supervised VS Unsupervised）

一图读懂监督学习 vs 非监督学习：新手也能看懂的机器学习核心概念

图源：Chris Albon

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为什么要区分监督与非监督学习？

在机器学习领域，“监督学习（Supervised Learning）”和“非监督学习（Unsupervised Learning）”是最基础、也是最常用的两大类方法。很多初学者刚接触这些概念时容易混淆，本篇将结合图像内容，用简单通俗的语言，帮助你快速建立起直觉理解。

下面这张图出自 Chris Albon 的笔记风格手绘，对比展示了两种学习方式的本质区别：

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什么是监督学习（Supervised Learning）？

定义：

监督学习是一种通过已标注数据进行训练的机器学习方法。它的目标是学会一个输入到输出的映射函数。

图中解释：

在监督学习中，对于每个样本，我们有一些特征值和一些以向量或张量形式表示的标签。我们同时使用它们来训练模型，输入给它一些 x 值然后得到一个预测值。

举例说明：

• 图像分类：输入猫的图片，标签是“猫”

• 房价预测：输入房屋面积、楼层等特征，标签是对应价格

• 语音识别：输入一段音频，标签是文字转录结果

在这些任务中，我们拥有输入数据和目标输出（标签），因此称为“监督”。

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什么是非监督学习（Unsupervised Learning）？

定义：

非监督学习则是只有特征、没有标签的数据学习方式。它的目标是挖掘数据内部的结构、模式或分布。

图中解释：

在无监督学习中，我们只有特征并没有标签。这会使得预测结果变得困难，如果可以的话，尽可能使用有监督学习。

举例说明：

• 聚类分析：将客户群体分成不同类别

• 异常检测：识别不符合常规的数据点

• 主成分分析（PCA）：数据降维

因为缺少标签，模型无法知道“对”与“错”，它只能通过相似性、结构性来推断数据间的关系。

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两者对比总结

对比维度	监督学习	非监督学习
数据标签	有标签（x, y）	无标签（只有 x）
训练目标	学习输入到输出的映射函数	探索数据内部结构
应用场景	分类、回归（图像识别、预测）	聚类、降维、异常检测
学习方式	明确的目标导向（知道答案）	数据驱动（不知道答案）
难度	通常表现更稳定，但依赖大量标注数据	更灵活，但不确定性更高
可解释性	更强（输出结果可以对照标签验证）	较弱（结果需要人为理解）

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为什么图中说“如果可以，尽量使用监督学习”？

这是非常实用的建议，因为：

• 监督学习结果更可控，准确率更高

• 标签提供明确反馈，有助于模型优化

• 训练效果可量化（比如准确率、F1 值等）

当然，这也意味着你需要投入人力进行数据标注。若数据量大而标签昂贵，可以考虑迁移学习或半监督学习等替代方案。

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补充说明：还有哪些学习方式？

除了这两种，还有以下常见方式：

类型	简要说明
半监督学习	小部分有标签，大部分无标签，用来节省标注成本
强化学习	通过环境奖励信号进行学习，广泛用于游戏、机器人领域
自监督学习	利用数据本身结构创造“伪标签”，是当前大模型训练主流方法

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初学者学习建议

1. 优先掌握监督学习，因为它是大多数实际项目的主力。

2. 了解非监督学习的场景和局限性，以便在缺乏标签时灵活应对。

3. 如果你是程序员，可以尝试用 sklearn 做几个实战案例，如鸢尾花分类（监督）、K-Means 聚类（非监督）。

4. 如果你是研究者，深入学习半监督、自监督、对比学习等前沿方法。

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延伸阅读推荐

• 《Python 机器学习》 - Sebastian Raschka

• Stanford CS229 课程笔记：Machine Learning

• fast.ai 深度学习课程（适合实践者）

• Chris Albon 的 Machine Learning Flashcards

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结语

通过这张图和本文的解析，相信你已经能清晰地理解“监督学习”和“非监督学习”的本质区别了。掌握它们不仅是入门 AI 的第一步，也是在实际项目中做出正确建模决策的基础。

你更喜欢哪种方式？或者你有用非监督学习解决实际问题的经验？欢迎在评论区留言交流！