哪些有监督哪些没有

有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种基本学习方式。

有监督学习需要有标签的数据，即每个数据样本都有一个已知的标签或输出结果。该算法通过将输入数据和输出结果之间的关系映射来学习如何预测新的数据样本的标签或输出结果。例如，分类算法和回归算法就属于有监督学习。

无监督学习不需要有标签的数据，它可以自主发现数据之间的结构和模式。该算法通过在数据中寻找相似性和模式来学习如何将数据分组或降维，以便更好地理解数据。例如，聚类算法和降维算法就属于无监督学习。