监督学习与无监督学习：关键区别

[shukla7789]

监督学习与无监督学习——主要区别
监督学习和无监督学习是机器学习领域中两种主要应用的技术。监督学习和无监督学习为众多算法和策略提供了基础，这些算法和策略用于从数据中提取适用的见解和模式。了解监督学习和无监督学习之间的显著差异对于将这两种技术正确地应用于实际问题至关重要。

监督学习是一种学习范式，其中模型在标记数据上进行训练，这意味着每个数据点都有匹配的目标或输出。监督学习的目的是开发一个映射函数，根据输入属性预测未知数据的输出。在整个训练过程中，一组已知的示例充当监督者或导师，用于帮助模型。

无监督学习适用于无标记数据，其中输入特征没有匹配的输出。无监督学习旨在发现数据中潜在的模式、结构或联系，而无需事先了解预期的输出。它使模型能够独立学习，而无需标记实例的明确帮助。

整个训练过程中是否存在标记数据是监督学习和无监督学习之间 自营职业数据库 的根本区别。无监督学习在数据中寻找隐藏的模式或结构，而无需事先了解结果，而监督学习则使用标记数据来了解和产生预测。

文章内容 显示
什么是监督学习？
监督学习是一种机器学习方法，涉及在由输入特征及其匹配的输出或目标值组成的标记数据集上训练模型。监督学习的目标是开发一个映射函数，该函数可根据输入属性预测未知数据的输出。

标记数据集在监督学习中充当导师或监督者的角色，为模型的特定输入提供正确输出的示例。该模型通过识别输入和输出属性之间的模式、相关性和依赖关系来从标记数据中学习。它从现有实例中进行推断，并尝试根据新的、以前未知的数据创建准确的预测。

监督学习中使用的标记数据集由两部分组成，即输入特征（称为独立变量或预测变量）和输出值（称为因变量或标签）。输入特征是数字、分类变量，甚至是照片、音频或文本数据。输出值由手头的问题决定，并且是连续的（回归作业）或分类的（分类任务）。

该模型在整个训练阶段根据标记样本反复修改其内部参数，以期减少其预测输出与实际输出之间的差异。通常使用各种技术来完成该任务，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和人工神经网络。

监督学习在多个学科中有着广泛的应用。它根据众多变量估计属性值（回归）、将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件（分类）、识别手写数字（分类），甚至生成图片标题（序列到序列预测）。

监督学习的主要优势在于能够理解模式并对未知数据进行准确预测。标记示例的可用性允许评估模型的性能并微调其参数以提高模型的预测准确性。监督学习很大程度上依赖于标记数据的可用性，而标记数据在特定领域成本高昂、耗时长或难以收集。


监督学习如何进行？
监督学习通过一系列过程进行，这些过程结合在一起，使模型能够从提供的数据中学习，并对全新的、未受污染的数据产生精确的预测。这些步骤包括数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、评估、预测和模型优化。

监督学习的初始阶段是收集由输入特征及其相关输出值组成的标记数据集。定义数据实例的任何相关信息或变量都用作输入特征，输出值反映每个输入的目标或预期结果。

其次，收到数据集后必须进行预处理，以保证其质量并符合学习算法。预处理包括处理缺失数据、调整或缩放特征以及编码分类变量等活动。

第三，选择最适合当前任务的模型或算法。所用模型取决于问题的性质、数据的属性以及预期的输出类型（例如回归或分类）。监督学习中常用的模型包括神经网络、支持向量机、决策树和线性回归。

第四，为手头的工作选择合适的模型或方法。该模型发现输入特征和输出值之间的潜在模式和相关性。该模型在训练期间反复修改其内部参数，以减少标记数据的预期输出和实际输出之间的差异。

第五，使用标记数据的测试集或验证集来评估训练后的模型。评估衡量模型根据机会数据预测结果的能力。标准评估指标包括分类任务的准确度、精确度、召回率和 F1 分数以及回归任务的均方误差和 R 平方。

第六，经过训练和评估后，模型准备预测新的未标记数据。该模型利用未观察实例的输入特征，根据学习到的模式和关系生成预测输出值或类标签。

最后，模型在测试集上的表现决定了后续的优化。它涉及改变学习率或正则化强度等超参数来微调模型的性能。交叉验证和网格搜索用于确定超参数的最佳组合。

该模型经过反复训练、评估和优化，直到达到足够的性能。目标是创建一个能够很好地推广到新数据的模型，根据标记示例的学习模式和相关性产生准确的预测或分类。

许多实际的人工智能应用都依赖于监督学习，包括图像识别、语音识别、情绪分析、欺诈检测和推荐系统。监督学习算法允​​许计算机通过从标记数据中学习来识别和解释复杂的模式，使其成为各个学科的宝贵工具。

监督学习的主要目的是什么？
监督式机器学习的主要目的是训练模型根据标记的示例做出精确的预测或分类。监督式机器学习需要从已知的输入输出对中进行学习，以概括和预测新的未知数据。

监督学习在机器学习中至关重要，因为它允许计算机从标记数据中学习并做出有根据的判断或预测。监督学习算法通过给出给定输入属性的正确输出的明确示例来了解数据中的潜在模式和联系。由于学习过程，该模型可以概括并预测标记数据集之外的新、未观察到的案例。

监督学习在多个学科中有着广泛的应用。监督学习有助于根据分类任务中学习到的模式为输入数据提供类别标签。例如，监督学习模型从垃圾邮件和非垃圾邮件的标记实例中学习，以在垃圾邮件分类中对收到的电子邮件进行正确分类。

监督学习允许根据回归问题中的输入特征预测连续值。例如，监督学习模型从标记的住房属性样本及其伴随的价格中学习，以根据新房产的质量估算其价格。

监督学习是更复杂的机器学习方法和算法的基础。它能够创建和使用复杂的模型，例如深度神经网络，这些模型可以发现数据中的详细模式和相关性。这些模型在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等各个领域都取得了巨大成功。

监督学习算法使用标记数据来自动执行需要人类理解或决策的任务。它们让机器从先前的信息中学习，检测模式，并实时生成适当的预测或分类，从而提高效率、生产力和决策能力。

为什么监督学习在机器学习中很重要？
出于各种原因，监督学习对于机器学习非常重要。监督学习能够创建能够根据标记数据做出正确预测或分类的预测模型。它在训练阶段使用标记示例来了解数据中的潜在模式和联系。这项技能对于预测未来事件、寻找模式和对数据进行分类等活动至关重要。

监督学习用于评估机器学习模型的性能。标记数据的可用性使得能够评估模型概括和预测以前遇到的情况的能力。准确度、精确度、召回率和 F1 分数是评估指标的示例，它们可以客观地衡量模型的性能，从而有助于模型的选择、比较和改进。

监督学习对于创建和发展日益复杂的机器学习算法和方法至关重要。深度神经网络正在彻底改变计算机视觉和自然语言处理等行业，它依靠监督学习从标记数据中发现复杂的模式和相关性。这些模型的优势在于它们能够学习分层数据表示，从而捕捉低级和高级属性。

监督学习可实现决策过程自动化和可扩展性。机器通过从标记数据中学习，自主生成对新实例的预测或分类，从而消除了许多领域对人工干预或人类知识的需求。自动化有可能提高效率、准确性和生产力，为医疗保健、金融、营销等各种行业的应用打开大门。

监督学习有哪些优点？
下面列出了监督学习的优点和缺点。

准确预测：经过标记数据训练的监督学习模型可以对以前未知的情况进行准确的预测或分类。这些模型通过从现有的输入输出配对中学习来概括数据中的模式和相关性，从而使它们能够对新的未标记数据做出有根据的预测。
标记数据的利用：监督学习利用标记数据的可用性，标记数据为特定输入提供了预期输出的清晰示例。它使模型能够从提供的信息中学习并理解输入特征和输出值之间的相关性。标记数据是学习过程的重要信息来源，有助于构建可靠的预测模型。
评估和模型选择：监督学习提供了一种使用标记数据评估模型有效性的方法。标记实例形式的地面实况可用于评估模型的准确性和其他指标。它允许比较多个模型，选择性能最佳的模型，并有机会微调模型的参数以获得更好的预测。
可解释性：监督学习模型通常具有可解释性，这可以深入了解导致特定预测或分类的元素或属性。可解释性使模型更加透明和可信，特别是在需要论证的关键领域。它使用户能够理解模型做出某些判断或预测的原因。
领域特定应用：监督学习广泛应用于各个领域和应用。监督学习可以实现依赖准确预测或分类的任务的自动化，例如医疗诊断、欺诈检测、情绪分析和语音识别。它的灵活性和应用使其成为各个行业和领域的宝贵工具。
数据插补：监督学习用于数据插补，即填充缺失数据值的过程。模型通过学习标记数据中的模式，根据现有数据中识别出的相关性来预测缺失值。它有助于数据集的完整性和完整性，从而允许进行下游分析和建模。
迁移学习：在给定任务或数据集上训练过的监督学习模型通常会迁移或修改为类似的任务或数据集。从一项工作中获得的信息和模式可用于另一项工作，从而最大限度地减少昂贵的重新训练或数据收集的需要。迁移学习有助于节省时间和金钱，同时仍能保持良好的性能。
监督学习的优点是什么：准确预测、标记数据的利用、评估和模型选择、可解释性、领域特定应用、数据归纳、迁移学习
监督学习有什么缺点？
下面列出了监督学习的缺点。

对标记数据的依赖：监督学习严重依赖于标记数据的可用性来进行训练。标记数据集价格昂贵且制作时间长，尤其是在需要专业人工注释的情况下。对标记数据的需求确实限制了监督学习在获取标记实例困难或成本高昂的领域的使用。
泛化能力有限：监督学习模型很大程度上依赖于标记训练数据中的模式和相关性。如果训练数据不够多样化或不能代表整个群体，则该模型很难成功推广到未观察到的事件。另一个问题是过度拟合，当模型严重依赖训练集并在输入新数据时表现不佳时就会发生这种情况。
易受噪声和偏差影响：监督学习算法易受训练数据中的噪声或错误标记的影响。如果标记样本包含不准确的信息，模型会识别错误模式并产生错误预测。模型会学习和维护标记数据中的偏差（无论是由于采样还是人工注释造成的），从而导致预测出现偏差。
可扩展性和训练时间：监督学习中的训练过程计算成本高昂，尤其是在处理大数据集或复杂模型时。随着训练数据量的增加，训练时间和所需资源的估计量也会增加。
缺乏可解释性：一些监督学习策略（例如深度神经网络）复杂且不透明。这些模型的内部运作和决策过程很难理解和解释。缺乏可解释性限制了它们在医疗保健和金融等理解至关重要的领域的应用。
概念漂移：在许多现实情况下，数据中的潜在模式和联系会随时间而变化。概念漂移是一种对监督学习方法造成问题的现象。如果数据的分布或特征与标签之间的相关性发生变化，模型的性能就会下降，因此需要持续监控和调整。
未标记数据的使用有限：监督学习方法没有充分利用未标记数据，而这些数据通常数量众多且易于收集。与主要依赖标记实例进行训练的监督学习相比，无监督学习算法使用未标记数据来更有效地发现潜在模式和结构。
监督学习的缺点是什么？依赖标记、泛化能力有限、易受噪声和偏差影响、可扩展性和训练时间、缺乏可解释性、概念漂移、未标记数据的使用有限

什么是无监督学习？
无监督学习是一种机器学习技术，其中模型在没有任何明确方向或预设输出值的情况下从未标记的数据中获取信息。无监督学习关注的是找出数据本身的模式、结构或联系，而监督学习则依赖于已标记的实例。

无监督学习仅使用输入特征作为输入数据，因为没有与之关联的输出标签。其目标是调查和识别数据中潜在的模式或分组，以揭示其基本结构或属性。

无监督学习的主要目的通常是根据数据点的固有共性或共同特征对其进行聚类或聚集。找到数据中的自然聚类或片段。无监督学习通过对相关事件进行分组来识别重要趋势、异常值或异常情况。

降维是无监督学习中另一项常见的任务。无监督学习方法力求在保留关键信息的同时减少高维数据中的特征数量。它通过整理数据表示并减少噪音和不相关元素来促进更有效的分析和可视化。

无监督学习算法使用各种聚类算法（例如 K 均值、层次聚类和基于密度的聚类）来完成这些任务。主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 是两种减少维数的方法。

无监督学习如何工作？
无监督学习的工作原理是检查和发现未标记数据中的模式、结构或连接，而不使用预定的输出标签。目标是找到数据中的潜在模式或分组并了解其基本属性。无监督学习需要关键步骤，包括数据预处理、特征提取或降维、聚类、异常值检测、关联挖掘、可视化和解释。

处理缺失值、规范化或标准化特征，并解决任何数据质量问题，以便为未标记数据做好分析准备。该过程确保数据已为无监督学习技术做好准备。

输入数据通常具有高维数，使得分析和可视化变得困难。主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 是两种无监督学习方法，用于在保留关键数据的同时最小化特征数量。该过程简化了数据表示并使进一步分析更容易。

无监督学习的主要目标是聚类，即根据数据点的固有共性或共同特征将它们放在一起。各种聚类技术（例如 K 均值、层次聚类或基于密度的聚类）用于定位数据中的自然组或片段。目标是通过最小化簇内距离和最大化簇间距离来确保相关数据点聚类在一起。

无监督学习的另一个方面是检测数据中的离群值或异常，或与常态有显著差异的事件。这些奇怪的事件是使用离群值检测方法（如隔离森林或局部离群因子 (LOF)）识别的。离群值表示数据质量差、异常事件或需要进一步研究的异常情况。

无监督学习使用关联挖掘来发现数据中的关系或共现模式。Apriori 或 FP-Growth 是关联挖掘算法的两个示例，它们可以找到解释各种属性之间关联的标准项目集或规则。它有助于理解数据所包含的联系和依赖关系。

可视化工具在无监督学习中对于理解和解释模式或聚类至关重要。特征分布或数据点之间的相互作用使用散点图、热图或网络图等视觉表示来显示。解释结果的过程包括检查聚类、关系或异常值以收集知识并为进一步调查或决策提供思路。