详细解释监督学习和无监督学习的区别是什么？（面试题200合集）

监督学习和无监督学习的区别

监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的两种基本方法，它们的区别主要体现在训练数据的标注情况和学习目标上。以下是对两者的详细解释和对比：

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1. 监督学习（Supervised Learning）

定义：
监督学习是一种机器学习方法，模型通过带有标注的训练数据进行学习。所谓“标注”，指的是每个训练样本都包含输入特征和对应的目标值（也称为标签）。

学习目标：
监督学习的目的是学习一个从输入特征到输出标签的映射函数。通过这个函数，模型能够对新的、未见过的数据进行预测。

工作原理：

• 模型利用训练数据中的输入和标签，计算预测值与实际标签之间的误差（例如通过损失函数）。
• 通过最小化这个误差，模型不断调整其参数，最终优化预测能力。

数据特点：<