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。