监督学习语无监督学习的区别

监督学习关注对事物的未知表现预测，一般包括分类问题和回归问题；无监督学习则倾向于对事物本身特性的分析，常用的技术包括数据降维（通常来说是PCA,但实际上LDA是属于一种降维的2分类问题，但是不属于无监督学习）和聚类问题等。

分类问题，对其所有的类别进行预测，类别即是离散的，同时也是预先知道数量的。

回归问题是预测问题，指数预测的目标往往是连续的变量。

数据降维是对事物的特征进行压缩和筛选。

聚类则是依赖于数据的相似性，把相思的数据样本划分为一个簇。