supervised vs UNsupervised

嗨，爱思考的PZer你好：

有标签的数据为已经知道哪些数据是X，哪些数据是Y，从而得出X和Y两者之间的关系。无标签数据为没有X和Y，只是根据一定的规则去运算。

由此，可知不存在“有标签data+不贴标签的output”这种情况，如果数据有标签，那么有标签的output就确定了。

unsupervised learning的数据没有标签。无标签的数据集里，并不知道哪些数据会作为output，或者说并不知道output到底会是什么。这样描述比较准确一些。

不同的图思路不同，需要分开来单独理解，不能混到一起。如果某张图上某个地方不明白，或者认为不同的图像之间有冲突，可以就具体的点来后续提问。

此外，算法的选择很少靠图来区分，一般是靠课上讲的每个算法具体的性质。对于算法的选择，可以基于具体的题目来提问。

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就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！