22. (10.0分) 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都是机器学习中的两种常见学习方式。其中，监督学习是指给机器提供有标签的数据，让机器能够学习到输入数据和对应输出标签之间的映射关系，从而能够对新的输入数据进行预测或分类。而无监督学习则是指给机器提供没有标签的数据，让机器去发掘数据中的一些内在结构或规律，例如聚类、降维等。

举例来说，监督学习可以应用于图像识别领域，通过给机器提供大量的带标签的图像数据，让机器学习到图像中的不同特征和对应的标签，从而能够对新的图像进行分类。而无监督学习可以应用于推荐系统领域，通过给机器提供用户的行为数据，让机器去发掘用户之间的共性或相似性，从而能够给用户推荐更符合其兴趣的内容。

总的来说，监督学习需要有标签的数据作为监督信号，能够进行有目的的学习；而无监督学习则更加自由，能够发掘数据中的一些潜在规律，但需要更多的领域知识和经验。