有监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确的答案。

这么说可能不太好理解，举个例子。如下图所示为房子面积及对应的出售价格的一个数据集，以红叉表示。（图表来自吴恩达教授讲解的机器学习视频截图）。

现在有一套房子的面积是750平，请问该套房子出售多少合适？

如果我们根据这些数据计算出图中的蓝色线，这样估计该房子大约值160K；而如果我们根据这些数据拟合出黑色曲线，用该曲线计算的话，该套房子的价格大约在220K左右。怎么才能给出一个最准确的结果就是机器学习的需要计算的。这就是有监督学习的过程。更准确来说，这就是回归问题。

在有监督学习中，还有一个常常提到的概念，那就是分类。例如，在文字识别中，假设这里有一个数据集包含A到Z的英文字母的数据集，我们现在有一个字母，需要判定它是这26个字母中的哪一个时，这就是分类问题（只不过是一个多分类而已，每个字母一个类）。分类肯定是有依据的，这就需要用到特征这一概念，例如，我们可以用到字母的梯度特征，角点特征，笔画特征等等。根据特征，让机器去对输入的字母进行判定，分类中概率最大的就是最终的输出结果。

无监督学习和有监督学习在数据上有很大的差别，在有监督学习的数据中，我们知道数据的属性（如房子的面积对应的价格）、标签（如每个字母一个类，一个类对应一个标签）。而在无监督学习过程中，所有的数据都是一样的，没有区别。但是，无监督学习算法可能会根据数据的结构判定该数据包含不同的聚类（可以理解为将数据聚集为不同类），这就是一个新概念——聚类。

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