简述监督学习和无监督学习算法

监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要算法。

监督学习是指通过给算法提供带有标签的数据，让算法学习如何预测新数据的标签。在监督学习中，算法的目标是学习一个函数，将输入映射到输出。常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。

无监督学习是指使用未标记的数据来训练算法，让算法自行发现数据中的结构和模式。在无监督学习中，算法的目标是学习数据的分布，发现数据中的模式和关系。常见的无监督学习算法有聚类、主成分分析（PCA）、自编码器、生成对抗网络（GAN）等。

总的来说，监督学习适用于有明确的目标和标签的任务，如分类、回归等；而无监督学习则适用于无明确目标和标签的任务，如聚类、降维等。