监督学习和无监督学习的区别

监督学习和无监督学习都是机器学习中常见的方法，它们的区别在于学习数据的标签信息。

监督学习需要使用带有标签的数据进行训练，这些标签是人为标注的，比如图片分类任务中的每张图片都有对应的标签，标签指明了这张图片属于哪一个类别。通过这些标签信息，监督学习模型可以学习到输入数据与标签之间的映射关系，并在训练完成后用于预测新的输入数据的标签。监督学习的优点是能够获得高准确度的预测结果，但需要使用大量标注好的数据进行训练。

无监督学习则是在不使用标签信息的情况下进行学习，它主要的目标是发现数据中的结构或模式。无监督学习的应用场景很多，比如聚类、降维、异常检测等等。无监督学习的优点是不需要使用标注好的数据，因此可以在更广泛的数据集上进行学习，但是其预测结果的准确性也相对较低。