监督学习和无监督学习之间存在以下主要区别:
一、数据类型
监督学习使用带标注的数据(labeled data)进行训练。每个样本都有对应的输出值标签。
无监督学习使用未标注的数据(unlabeled data)进行训练。数据样本之间没有对应关系。
二、学习目标
监督学习的目标是学习输入和输出之间的对应关系。
无监督学习的目标是从数据中查找隐含的结构。
三、任务
监督学习常用于分类和回归任务。
无监督学习常用于聚类和降维任务。
四、评估方式
监督学习用准确率和回归误差等度量指标评估模型。
无监督学习常用轮廓系数、互信息量等指标。
五、具体算法
监督学习常用的算法有:KNN、决策树、SVM、逻辑回归、神经网络等。
无监督学习常用的算法有:K-means、混合gaussian、自编码器等。
总的来说,两者的区别主要在于:
- 数据类型(带标签 vs 无标签)
- 学习目标(对应关系 vs 隐藏结构)
- 任务类型(分类回归 vs 聚类降维)
- 评估方式(准确率 vs 轮廓系数)
- 具体算法
监督学习需要大量已标注的数据进行训练。无监督学习仅使用原始数据即可实现任务。但监督学习效果通常更加准确。