在学习的过程中监督学习的方式多还是无监督的学习方式多

在学习的过程中监督学习的方式多还是无监督的学习方式多，谈谈你的认知

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在学习过程中，监督学习和无监督学习都有其独特的优点和应用场景，不能简单地说哪种方式更适合。

监督学习通常需要大量的标注数据，需要指导学习者完成特定的任务，例如分类、回归等。在这种情况下，监督学习的方式更加高效和准确，可以更好地指导学习者进行学习和理解。同时，监督学习也更容易评估学习者的学习成果和进步。

而无监督学习则更加注重对数据的自我发现和理解。无监督学习的方法通常不需要标注数据，可以通过对数据的特征进行聚类、降维等操作，来发现数据中的隐藏结构和规律。这种方式适合在探索性分析和数据挖掘领域使用，可以帮助学习者发现新的知识和理解数据背后的规律。

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7794618
• 这篇博客你也可以参考下：深度学习模型训练中学习率的衰减方式
• 除此之外, 这篇博客: 从零开始的人工智能和机器学习，该从哪里入手呢？中的 对数学的要求有多少？ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

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  他的数学受到教育的最高水平是高中。其余都是在可汗学院学的。

  大家对机器学习和深度学习所要求的数学水平都不尽相同。

   

  如果想用机器学习和人工智能技术处理某一问题，这不要求对数学有深入的了解就可以得到好的结果。TensorFlow和Pythorch等可帮助略有Python经验的人构建最先进的模型，后台也会处理相关数学问题。

   

  而如果你想通过博士课程或类似的方式深入研究机器学习和人工智能，那么数学知识是至关重要的。

   

  就朋友而言，他并不打算对数学进行深入研究，也不打算进一步提高算法性能。他会把这些工作留给那些更聪明的人。

   

  相反，他非常愿意在能力范围内使用库并在合适的时候使用它们来帮助解决问题。

   

  

   

• 您还可以看一下 CSDN讲师老师的机器学习之无监督学习三大聚类算法应用实战课程中的 理解监督学习，无监督学习小节, 巩固相关知识点