机器学习的区别联系：深入探究机器学习的概念及其应用

机器学习（Machine Learning）是一门关注如何通过计算机算法从数据中自动学习和改进的领域。它在过去几年中取得了巨大的突破，对于解决许多现实世界的问题具有重要意义。在本文中，我们将详细探讨机器学习的区别联系，并通过相应的源代码示例来加深理解。

区别一：监督学习与无监督学习
监督学习是一种机器学习方法，其中模型通过标记的训练数据进行训练，以预测新的未标记数据的标签或值。常见的监督学习算法包括线性回归、决策树和神经网络。以下是一个使用监督学习算法的示例，该算法根据房屋的特征（如面积和位置）来预测其价格：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 训练数据
X_train = [[100, 1]