有监督学习和无监督学习区别？

一、有监督学习

有监督学习（Supervised Learning）是一种机器学习方法，它是指在训练过程中，模型使用带有标签的训练数据来学习输入特征和输出标签之间的映射关系。在有监督学习中，训练数据包括输入特征和对应的输出标签，模型的目标是学习一个函数，使得给定输入特征能够准确地预测对应的输出标签。

有监督学习的基本流程如下：

1. 数据收集： 收集带有标签的训练数据，其中包括输入特征和对应的输出标签。

2. 特征提取和选择： 对输入特征进行预处理、提取和选择，以便模型能够更好地学习特征之间的关系。

3. 选择模型： 根据任务的性质选择适当的模型，例如线性回归、决策树、神经网络等。

4. 定义损失函数： 根据问题的特点定义一个损失函数，用于衡量模型在预测输出上的误差。