有监督和无监督学习都各有以下区别：1、定义不同；2、数据类型的差异；3、学习目的不同；4、应用场景的差异；5、模型的复杂性；6、评估方法的不同。其中，定义不同是指有监督学习需要基于已标记的数据进行训练，而无监督学习则不需要。
1、定义不同
有监督学习：机器学习算法使用标记的训练数据进行学习，每个样本都有一个明确的输出或标签。
无监督学习：机器学习算法使用没有标记的数据，算法会自动找到数据中的结构和模式。
2、数据类型的差异
有监督学习：需要标记数据，即每个输入数据都有一个对应的标签或输出。
无监督学习：只需输入数据，不需要对应的标签。
3、学习目的不同
有监督学习：主要用于预测或分类任务，如预测房价或分类猫和狗的图片。
无监督学习：主要用于数据的聚类或降维，如客户细分或特征提取。
4、应用场景的差异
有监督学习：常用于分类问题、回归问题等，如垃圾邮件过滤、天气预测。
无监督学习：常用于市场细分、社交网络分析、异常检测等。
5、模型的复杂性
有监督学习：因为有明确的输出，可能需要复杂的模型来捕捉数据的模式。
无监督学习：模型可能更简单，因为它只是尝试理解数据的结构，而不是预测明确的输出。
6、评估方法的不同
有监督学习：可以使用交叉验证、准确率、召回率等方法进行评估。
无监督学习：评估可能更为困难，因为没有真实的标签来比较，可能会使用轮廓系数、达维斯-鲍尔丁指数等。
延伸阅读：
如何选择学习方式
选择有监督学习或无监督学习取决于手头的数据和项目的目标。如果你已经有了标记数据，并且目标是预测或分类，那么有监督学习可能更适合。如果你只是想了解数据的结构或模式，并没有标记的数据，那么无监督学习可能是更好的选择。
文章标题：有监督和无监督学习都各有哪些区别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/61608
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