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1.什么是监督学习和非监督学习，它们之间的区别有哪些？

监督学习，是指训练集的数据已经分好类别，通过对带有标签的数据进行学习，来调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。当用测试集对模型进行测试时，给出D测={xi}={yi}。

常见的监督学习算法：逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机

非监督学习，需要将一系列没有标签和类别未知的数据，输入到算法中，需要根据样本之间的相似性对样本集进行分类(聚类)试图使类内差距最小化，类间差距最大化。

常见的非监督学习算法：K-means、LDA

①监督学习必须要有训练集和测试集，非监督学习没有训练集，只有一组