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监督学习的数据就是有标签数据，无监督学习的数据就是无标签数据。
有标签的数据应该就是采用有监督学习方式，像线性分类器，神经网络等；
无标签的数据采用非监督学习方式，比如聚类等方法。
半监督式学习问题介于监督式和非监督式学习之间。这里有一个好例子如：照片分类，但是只有部分照片带有标签(如，狗、猫和人)，但是大部分照片都没有标签。
许多现实中的机器学习问题都可以归纳为这一类。因为对数据打标签需要专业领域的知识，这是费时费力的。相反无标签的数据和收集和存储起来都是方便和便宜的。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/liufei1983/p/12928213.html
