监督学习、无监督学习和半监督学习有什么区别？

监督学习、无监督学习和半监督学习是机器学习领域中三种主要的训练方法，它们在训练数据和模型性能等方面存在明显差异。

1. 监督学习：监督学习是一种利用带标签的训练数据训练模型的方法。在这种情况下，算法将学习从已知输入到期望输出的映射关系。监督学习的常见应用场景包括图像识别、文本分类、回归等。
2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习利用无标签数据进行训练。这种方法主要是为了发现数据中的潜在结构和模式。常见的无监督学习方法包括聚类、降维和密度估计等，应用场景包括异常检测、推荐系统、数据压缩等。
3. 半监督学习：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。它利用部分带标签的数据和大量无标签数据共同进行训练。这种方法在许多场景中表现出较好的泛化性能，特别是在标签数据成本高或者难以获取的情况下。

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