监督学习就是我们给学习算法一个数据集， 这个数据集由”正确答案“组成。
其中有分类问题和回归问题。
回归是指我们试着推测出这一数据集连续值得属性。
分类是指我们试图推测出离散的输出值。
无监督学习是指数据集没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没有标签。（对比监督学习的“正确答案”）。
无监督学习算法可能会把数据集分成两个不同的簇，所以其中有一种聚类算法
本文介绍了机器学习中两种基本的学习方式：监督学习和无监督学习。监督学习通过带有正确答案的数据集进行训练，解决分类和回归问题；无监督学习则在无标签数据上寻找数据内在的结构，如聚类算法将数据集分成不同的簇。
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