什么是监督学习，什么是无监督学习，分析两种学习方法的适用场景

监督学习和无监督学习都是机器学习中的两种基本的学习方法。

监督学习是指通过给模型提供有标签的数据进行训练，从而让模型学习到输入和输出之间的映射关系。在监督学习中，需要提前准备好带有标签的数据集，模型通过学习这些数据集来预测新的数据。监督学习的适用场景包括：分类、回归、序列预测等。

无监督学习是指在没有标签的数据集上进行训练，让模型自主学习数据的结构和特征。在无监督学习中，模型不知道输出结果，需要通过学习数据本身的结构和特征来发现数据的规律。无监督学习的适用场景包括：聚类、降维、异常检测等。

总的来说，监督学习适用于已经有明确标签的数据集，能够进行有监督的训练。而无监督学习适用于没有标签的数据集，需要通过学习数据本身的结构和特征来发现数据的规律。两种学习方法在实际应用中常常结合使用，以达到更好的效果。