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监督学习和无监督学习有什么区别？

监督学习和无监督学习是两种常见的机器学习方法，它们在数据处理、模型训练和应用场景上有一些不同。

监督学习是指在训练数据中，每个数据样本都有对应的标签或目标值，模型通过学习这些带有标签的数据来进行预测和分类。监督学习的常见应用场景包括图像识别、文本分类、语音识别等。

而无监督学习是指在训练数据中，每个数据样本都没有对应的标签或目标值，模型需要通过学习数据的内在结构和分布来进行聚类、降维等任务。无监督学习的常见应用场景包括聚类、降维、异常检测等。

在实际应用中，监督学习和无监督学习可以结合使用，例如在自然语言处理任务中，可以使用无监督学习对文本进行预处理，然后使用监督学习对文本进行分类或预测。

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