监督学习
#deepLearning/supervisedLearning
监督学习
定义：
监督学习是一种基于已标记数据进行训练的机器学习方法。训练数据由输入特征和对应的目标输出（标签）组成，模型的目标是学习输入与输出之间的映射关系，以便对新数据进行准确的预测。
无监督学习
定义：
无监督学习是在没有预先标记的数据上进行训练的机器学习方法。模型需要自行发现数据的结构、模式或分布，以揭示数据中的隐藏信息。
自监督学习（额外补充）
定义：
自监督学习是一种特殊的无监督学习，模型从数据本身生成标签进行训练，旨在学习数据的有效表示。