有监督、无监督与半监督学习

有监督学习：训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。

无监督学习（unsupervised learning）：训练样本的标记信息未知，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是"聚类" (clustering)，其他无监督算法还有：密度估计(densityestimation)、异常检测（anomaly detection) 等。

半监督学习：训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据，不需要人工干预，让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习。