无监督和有监督的理解方法有很多,主要可以从以下几方面来理解:
1、无监督与监督学习的区别在于一个无教学值,一个有教学值。但是,个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的。但是无监督学习没有反向传播修改权值操作。
2、样本全部带标记/样本全部不带标记··· PS:部分带标记的是半监督学习
3、训练集有输入有输出是有监督,包括所有的回归算法分类算法,比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等;

本文详细介绍了无监督学习与有监督学习的区别,重点解释了二者在样本标记、算法应用及训练过程上的不同。通过具体算法实例帮助读者更好地理解这两种机器学习方式。
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