监督学习与无监督学习有什么不同？

监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。
无监督学习是机器学习的一个分支，它从未经标记或分类的测试数据中学习。它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构。
两者的主要区别是：
1.监督学习是一种目的明确的训练方式，你知道得到的是什么;而无监督学习则是没有明确目的的训练方式，你无法提前知道结果是什么。
2.监督学习需要给数据打标签;而无监督学习不需要给数据打标签。
3.监督学习由于目标明确，所以可以衡量效果;而无监督学习几乎无法量化效果如何。