简述什么是监督学习？什么是无监督学习？并举例说明其区别。

监督学习和无监督学习是机器学习中两个重要的范畴。

监督学习是指在训练数据中，数据集已经有了标签或者因变量，算法通过学习这些标签或因变量，来预测新数据的标签或因变量。也就是说，监督学习需要通过有标签数据来训练算法，让算法能够对新的未标记数据进行预测。例如，通过已知的房屋面积、卧室数量、位置等信息来预测房价。

无监督学习则是指在训练数据中，没有标签或者因变量，算法需要自己发现数据中的一些内在结构或者关系。也就是说，无监督学习是通过无标签数据来学习数据的内在结构或者关系。例如，通过聚类算法将一些相似的数据点分组。

区别在于，监督学习需要有标签的数据来训练模型，模型通过学习这些标签来预测新数据的标签或因变量；而无监督学习则没有标签的约束，模型需要自主学习数据的内在结构和关系。监督学习更适用于分类和回归等任务，而无监督学习则更适用于聚类、降维等任务。