有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机器学习中两种不同的学习方式。

在监督学习中，我们提供给算法一个带有标签的数据集，算法的目标是学习如何将输入映射到输出。例如，我们可以提供给算法一些已知的图像和它们对应的标签，算法的目标是学习如何将新的未标记图像映射到正确的标签上。监督学习的一个重要应用是分类问题，例如将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

而在无监督学习中，我们提供给算法一个未标记的数据集，算法的目标是学习如何从数据中提取有用的信息和结构。例如，我们可以提供给算法一些未标记的图像，算法的目标是学习如何将它们分组为具有相似特征的集合。无监督学习的一个重要应用是聚类问题，例如将客户分组为具有相似购买习惯的集合。

总的来说，监督学习需要标记数据集，通常用于分类和回归问题，而无监督学习不需要标记数据集，通常用于聚类和降维问题。

相关问题

无监督学习和监督学习有什么区别？

无监督学习和监督学习是机器学习中两种基本的学习范式，它们有以下区别：

1. 监督学习：
- 监督学习是一种通过给定输入和对应的输出标签来训练模型的学习方法。
- 在监督学习中，训练数据集包含了输入和对应的输出标签，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。
- 监督学习的目标是通过训练模型来预测新的未标记数据的输出标签。

2. 无监督学习：
- 在无监督学习中，训练数据集只包含输入数据，没有对应的输出标签，模型通过学习数据之间的内在结构和模式来进行预测和聚类。
- 无监督学习的目标是发现数据中的隐藏结构和模式，例如聚类相似的数据点或降低数据的维度。

在Vision Transformers中进行自我监督学习的原因是为了解决无监督学习中的标签缺失问题。自我监督学习利用数据本身的特征进行训练，通过设计一些任务来生成伪标签，然后使用这些伪标签进行模型的训练。这种方法可以在没有人工标签的情况下进行训练，从而扩大了可用于训练的数据集规模，并提高了模型的性能。

机器学习有监督学习和无监督学习区别

监督学习和无监督学习是机器学习中两种不同的学习方式。监督学习是指在训练数据中，每个样本都有一个标签或者输出值，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。而无监督学习则是指在训练数据中没有标签或者输出值，模型需要自己发现数据中的结构和规律。

举个例子，如果我们要训练一个模型来识别手写数字，那么我们可以使用监督学习，将每个手写数字的图像作为输入，对应的数字作为输出，让模型学习输入和输出之间的映射关系。而如果我们要对一组文本进行聚类，将相似的文本归为一类，那么我们可以使用无监督学习，让模型自己发现文本之间的相似性和差异性。