监督学习与无监督学习的区别
学习机器学习的学生在将监督学习与无监督学习区分开来方面遇到了困难。似乎两种学习方法中使用的程序是相同的，这使得难以区分两种学习方法。然而，经过仔细审查和坚定不移的关注，人们可以清楚地了解到有监督和无监督学习之间存在显着差异。
监督学习是与机器学习相关的方法之一，其涉及分配标记数据，以便可以从该数据推导出某种模式或功能。值得注意的是，监督学习涉及分配输入对象，矢量，同时预期最期望的输出值，其主要被称为监督信号。监督学习的底线属性是输入数据是已知的并且被适当地标记。
无监督学习是机器学习算法的第二种方法，其中推断来自未标记的输入数据。无监督学习的目标是确定隐藏模式或从未标记数据中分组数据。它主要用于探索性数据分析。无监督学习的一个明确特征是输入和输出都是未知的。
监督学习与无监督学习的区别
监督学习和无监督学习之间的主要区别在于任何一种机器学习方法中使用的数据。值得注意的是，两种机器学习方法都需要数据，他们将分析这些数据以生成某些功能或数据组。然而，监督学习中使用的输入数据是众所周知的并且被标记。这意味着机器仅负责确定已标记数据的隐藏模式。但是，无监督学习中使用的数据尚不清楚，也没有标注。在确定输入数据的隐藏模式和功能之前，机器的工作是对原始数据进行分类和标记。
机器学习是一项复杂的事情，任何相关人员都必须为未来的任务做好准备。监督学习和无监督学习之间的突出差异之一是计算复杂性。监督学习被认为是一种复杂的学习方法，而无监督学习方法则不那么复杂。使监督学习事务的原因之一是在无监督学习中必须理解和标记输入的事实，不需要理解和标记输入。这解释了为什么许多人比机器学习的监督方法更喜欢无监督学习。
监督学习和无监督学习之间的另一个主要区别是在每次机器分析循环后产生的结果的准确性。与无监督的机器学习方法产生的结果相比，由监督的机器学习方法产生的所有结果更准确和可靠。解释为什么监督机器学习方法产生准确可靠结果的因素之一是因为输入数据是众所周知的并且被标记，这意味着机器将仅分析隐藏模式。这与无监督的学习方法不同，其中机器必须在确定隐藏的模式和功能之前定义和标记输入数据。
同样值得注意的是，在课程数量方面存在显着差异。值得注意的是，监督学习中使用的所有类都是已知的，这意味着分析中的答案也可能是已知的。因此，监督学习的唯一目标是确定未知群集。然而，在无监督的机器学习方法中没有先验知识。另外，类别的数量是未知的，这清楚地意味着没有信息已知并且无法确定分析后产生的结果。此外，参与无监督学习方法的人员不知道有关原始数据和预期结果的任何信息。
在其他差异中，存在每种学习方法发生的时间。重要的是要强调有监督的学习方法是离线进行的，而无监督的学习方法是实时进行的。参与输入数据准备和标记的人员离线进行，而隐藏模式的分析是在线完成的，这使得参与机器学习的人员在分析离散数据时有机会与机器进行交互。然而，无监督的机器学习方法实时发生，使得在学习者的存在下分析和标记所有输入数据，这有助于他们理解学习和分类原始数据的不同方法。实时数据分析仍然是无监督学习方法的最重要的优点。
显示监督学习和无监督学习之间差异的表：比较图表
| 监督学习 | 无监督学习 | |
| 输入数据 | 使用已知和标记的输入数据 | 使用未知输入数据 |
| 计算复杂性 | 计算非常复杂 | 计算复杂性较低 |
| 即时的 | 使用离线分析 | 使用数据的实时分析 |
| 课程数量 | 已知类的数量 | 类的数量是未知的 |
| 结果的准确性 | 准确可靠的结果 | 适度准确可靠的结果 |
监督学习与无监督学习综述
- 数据挖掘正在成为当前商业世界的一个重要方面，因为组织需要分析和处理原始数据，以便他们能够做出合理可靠的决策。
- 这就解释了为什么对机器学习的需求不断增长，因此需要具备足够的监督机器学习和无监督机器学习知识的人。
- 值得了解的是，每种学习方法都有其优点和缺点。这意味着在确定用于分析数据的方法之前，必须熟悉两种机器学习方法。
