监督学习与无监督学习：有什么区别？

监督学习与无监督学习是机器学习领域的两种主要学习方法，它们的主要区别在于训练数据是否具有标签。

监督学习的训练数据具有标签，这意味着每个数据样本都与一个或多个已知的输出值（即正确答案）相对应。在有监督学习中，机器学习模型会接受输入数据，并尝试从这些数据中学习和推断模式，以便对新数据进行准确预测。典型的监督学习任务包括分类（预测离散输出）和回归（预测连续输出）。

无监督学习则使用未标记的数据进行训练。在无监督学习中，机器学习模型需要自主地发现数据中的结构和关联，而无须依赖已知的输出值。常见的无监督学习任务包括聚类（将数据分为多个簇，使簇内的数据点更相似）和降维（减少数据的维度，同时保留其最重要特征）。

监督学习与无监督学习的主要区别在于使用的训练数据类型以及由此产生的应用领域。在有监督学习中，模型基于已知的输出值进行预测，适用于分类和回归任务；在无监督学习中，模型需要发现数据中的模式和结构，适用于聚类和降维任务。