8. 什么是监督学习和非监督学习

监督学习是一种机器学习方法，其中算法使用带有已知标签的训练数据集来预测未知数据的标签。例如，如果我们有一个已知为“猫”或“狗”的图像数据集，我们可以使用监督学习来训练算法来自动分类新的图像。

非监督学习是一种机器学习方法，其中算法使用未标记的数据集来发现数据中的模式和结构。与监督学习不同，非监督学习算法不需要事先知道数据的标签。例如，非监督学习可以在图像数据集中找到相似的图像或在文本数据集中找到相关的主题。

相关问题

监督学习和非监督学习各有什么·1

监督学习和非监督学习是机器学习的两种主要方式，它们各有不同的特点和应用场景。

监督学习是指在已知输入和输出的情况下，通过训练模型来预测新的输入数据的输出。监督学习需要大量的标注数据来训练模型，因此需要手动标注数据，成本较高。监督学习通常用于分类、回归和预测等任务。监督学习的优点是能够精准地预测新的数据，但是需要大量标注数据来训练模型。

非监督学习则是在没有明确的输出数据的情况下，通过发现数据中的模式和结构来学习。非监督学习不需要手动标注数据，因此成本较低。非监督学习通常用于聚类和降维等任务。非监督学习的优点是可以自动发现数据中的结构和模式，但是预测效果没有监督学习精准。

总的来说，监督学习和非监督学习各有优缺点，需要根据具体问题来选择合适的学习方式。如果已经有大量标注数据，需要精准预测新数据，可以选择监督学习；如果没有标注数据，需要自动发现数据中的结构和模式，可以选择非监督学习。

什么是监督学习算法和无监督学习算法

监督学习算法和无监督学习算法是机器学习中两种常见的学习方式。监督学习算法是指在给定输入和输出数据的情况下，通过学习输入和输出之间的关系来预测新的输出。无监督学习算法则是在没有给定输出数据的情况下，通过学习输入数据的内在结构和特征来进行数据分析和模式识别。\n\以下是两种学习算法的更详细介绍：\n\监督学习算法：\1. 线性回归：通过拟合一条直线来预测连续型输出变量。\```pyth\from sklear.linear_m impor LinearRegressi\m = LinearRegressi()\m.fi(X_trai, y_trai)\y_pr = m.predi(X_tes)\```\2. 决策树：通过构建一棵树来预测离散型输出变量。\```pyth\from sklear.tr impor DecisiTrClassifier\m = DecisiTrClassifier()\m.fi(X_trai, y_trai)\y_pr = m.predi(X_tes)\```\n\无监督学习算法：\1. K-Ms聚类：将数据集分成K个簇，每个簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。\```pyth\from sklear.cluster impor KMeans\m = KMeans(_clusters=3)\m.fi(X)\y_pr = m.predi(X)\```\2. 主成分分析（PCA）：通过线性变换将高维数据降维到低维空间中，保留数据的主要特征。\```pyth\from sklear.mpositi impor PCA\m = PCA(_components=2)\X_new = m.fi_transform(X)\```\n\