机器学习

2026-09-08

• 第几讲：第 1 讲（本课程首次学习，此前无记录）
• 今日主题：机器学习的两大门派——监督学习 vs 无监督学习（知识地图第一环）
• 核心知识点：区分监督学习与无监督学习的关键在于数据里有没有“标签（标准答案）”。
  • 监督学习 = 有标签、有答案的学习，目标是从输入预测标签（例：识别猫狗、预测房价、垃圾邮件过滤）。
  • 无监督学习 = 无标签、没答案的学习，目标是自己发现数据里的结构/规律（例：顾客分组、新闻自动归类、异常检测）。
  • 术语：标签（Label）= 数据的标准答案。
• 练习题：
  1. 判断场景 A（5000 张带“苹果/香蕉/橙子”标签的水果照片，学习识别新照片）和场景 B（5000 张无标注水果照片，自动分成几堆）分别是监督还是无监督？
  2. 为什么“垃圾邮件过滤”属于监督学习？
• 答案要点：A=监督（有标签），B=无监督（无标签）；垃圾邮件过滤是监督学习，因为训练时每封邮件都标了“垃圾/正常”标签，是“从输入预测标签”的过程。
• 下次预告：进入监督学习第一个具体算法——线性回归。