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监督式学习------
监督式学习是机器学习中最常用的方法之一，其主要概念在于利用已知输入和输出数据对模型进行训练，使其能够在给定输入的情况下预测出相应的输出。
### 定义
监督式学习是一种通过已知输入和输出来训练模型的方法。在训练过程中，模型会根据输入数据预测对应的输出，并将预测结果与实际结果进行比较。通过这种方式，模型可以不断优化其参数，以减小预测误差。
### 例子
假设我们有一组数据，其中包含一个人的年龄、性别、血压等信息，以及这个人是否患有高血压的诊断结果。我们可以使用监督式学习算法来训练一个模型，使其能够根据一个人的年龄、性别和血压信息预测出这个人是否患有高血压。
### 方法
监督式学习的主要方法包括参数估计和最优化算法。参数估计是一种通过已知数据估计模型参数的方法，例如最小二乘法等。最优化算法则是通过不断调整模型参数以最小化预测误差的方法，例如梯度下降法等。
无监督学习------
无监督学习是另一种机器学习方法，其主要概念在于利用没有标签的数据进行学习，以发现数据中的结构和模式。
### 定义
无监督学习是一种在没有标签数据的情况下进行学习的算法。在无监督学习中，模型会尝试从给定的数据中找出隐藏的结构和模式，而不需要人工标注数据。
### 例子
假设我们有一组客户的购买历史数据，其中包含客户的购买时间、购买商品等信息。我们可以使用无监督学习算法来找出购买历史相似的客户群体，并进一步分析这些客户群体的购物行为模式。
### 方法
无监督学习的主要方法包括聚类、降维等。聚类是一种将数据分成不同群体的方法，例如K-meas聚类算法等。降维则是一种将高维数据转化为低维数据的方法，例如主成分分析法等。
