监督学习 vs 无监督学习：分类、回归、聚类、降维详解

分类和回归是有监督学习的两个主要任务。

'分类'是一种预测离散标签的任务，目标是将输入数据划分到不同的类别中。例如，根据花朵的特征（如花瓣长度、花瓣宽度等），可以将花朵分为不同的类别，如'玫瑰'、'菊花'、'向日葵'等。

'回归'是一种预测连续数值的任务，目标是通过输入数据预测出一个连续的输出值。例如，根据一个人的年龄、性别、身高等特征，可以预测他们的体重。

聚类和降维是无监督学习的两个主要任务。

'聚类'是一种将相似的数据点分组的任务，目标是将数据点划分为不同的簇，每个簇包含相似的数据点。例如，根据顾客的购买习惯，可以将他们分为不同的群体，以便更好地理解和满足他们的需求。

'降维'是一种将高维数据映射到低维空间的任务，目标是保留数据的重要特征，同时减少数据的维度。例如，可以通过降维将一个包含很多特征的数据集转换为一个只包含几个最重要特征的数据集，从而简化数据分析和可视化的过程。