监督学习和非监督学习是机器学习中两大主要范式,下面我们解析二者的区别:
- 训练集数据
监督学习使用带标签的训练数据,也就是样本输入与期望输出都是提供的。如图像分类训练集会标注每张图的类别。
非监督学习直接利用没有标签的训练集,只有输入样本,系统需要自主发现数据规律。
- 学习目标
监督学习的目标是学习输入与输出的映射关系,对新数据能够预测结果。 Classification和regression任务属于监督学习。
非监督学习主要通过发现数据的内在结构来进行分组或降维。包括聚类、主成分分析等。
- 评价方法
监督学习通过对样本类别的预测结果评估模型好坏。常用指标有Accuracy, AUC, RMSE等。
非监督学习评估较为主观,通常通过聚类结果或数据可视化的质量来判断。
- 适用场景
监督学习更依赖大量标注数据,适合分类和预测问题。如疾病诊断、垃圾邮件检测。
非监督学习可以利用大量非结构化数据,用来分析用户兴趣、客户群体等。
- 算法技术
监督学习算法包括回归、决策树、神经网络等。非监督学习使用聚类、降维等算法。
两者技术可以组合使用。比如先用非监督学习进行特征学习,然后使用监督模型进行预测任务。
例如,监督学习可以分析邮件数据及标签,训练出模型对新邮件进行垃圾检测。非监督学习可以直接对大量用户点击数据进行分群,发现用户喜好模式。
总之,监督学习和非监督学习各有应用场景,合理使用可以使机器学习更加强大。