机器学习中的监督学习与无监督学习

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开篇第三讲

机器学习中的监督学习与无监督学习

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机器学习的分类

机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习，其中半监督学习相当于监督学习和无监督学习的有机结合，暂不详述。

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何为监督学习

监督学习是指用带有label的样本数据训练model的一种机器学习模式。这里的label其实很好理解，就是某个样本数据的类别，也就是说每个样本数据属于哪一类是已知的，model学习的是数据和它的label。而监督学习要做的工作是，对没有label的测试样本数据赋予label或者赋予其属于某label的概率。

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何为无监督学习

无监督学习则与监督学习相反，它是指用无label的样本数据训练model的一种机器学习模式。也就是说在训练model前每个样本数据属于哪一类是不知道的，but无监督学习同样可以进行测试数据的分类工作，model可以度量每个无label数据间的差异从而根据其差异大小进行分类，至于分成几类、每类是什么model不关心，但是可以人为设置（厉害了我的哥）。

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两者的适用场合

监督学习一般应用在专家经验丰富、可以人为对训练数据贴label的场合，比如要做一个区别苹果和橙子的识别系统就可以用监督学习，因为我们知道苹果和橙子长什么样，区别是什么，自然可以轻易贴label。监督学习的算法主要有SVM、KNN、神经网络、逻辑回归logistic regression等。

无监督学习一般应用在缺乏专家经验的场合，最经典的算法就是聚类，而我们平时常见的推荐系统、信息检索就是用聚类做成的，一个简易的推荐系统原理如下图所示：

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总结

监督学习和无监督学习均有各自擅长的领域，根据你的领域选择适合的学习方式，这样才能提高机器学习的准确性！