监督学习与无监督学习

一、监督学习（Supervised learning）

从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。

1、线性回归：例如房价

2、分类问题：肿瘤恶性还是良性

二、非监督学习（Unsupervised learning）

非监督学习的数据集跟监督学习不同，没有任何标签，即没有相应的“正确答案”。从数据集中可以通过非监督学习得到数据的某种结构，可能是把数据分成两个不同的聚集簇，称为聚类算法。对数据集进行分类。