转自：http://blog.csdn.net/warrior_zhang/article/details/41453327

机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。

      监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。在人对事物的认识中，我们从孩子开始就被大人们教授这是鸟啊、那是猪啊、那是房子啊，等等。我们所见到的景物就是输入数据，而大人们对这些景物的判断结果（是房子还是鸟啊）就是相应的输出。当我们见识多了以后，脑子里就慢慢地得到了一些泛化的模型，这就是训练得到的那个（或者那些）函数，从而不需要大人在旁边指点的时候，我们也能分辨的出来哪些是房子，哪些是鸟。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。

      无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类）。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。
         那么，什么时候应该采用监督学习，什么时候应该采用非监督学习呢？

         如果我们在分类的过程中有训练样本(training data)，则可以考虑用监督学习的方法；如果没有训练样本，则不可能用监督学习的方法。但是事实上，我们在针对一个现实问题进行解答的过程中，即使我们没有现成的训练样本，我们也能够凭借自己的双眼，从待分类的数据中人工标注一些样本，并把他们作为训练样本，这样的话就可以把条件改善，用监督学习的方法来做。当然不得不说的是有时候数据表达的会非常隐蔽，也就是说我们手头的信息不是抽象的形式，而是具体的一大堆数字，这样我们很难凭借人本身对它们简单地进行分类。这个说的好像有点不大明白，举个例子说就是在bag-of-words模型的时候，我们利用k-means的方法聚类从而对数据投影，这时候用k-means就是因为我们当前到手的只有一大堆数据，而且是很高维的，当我们想把他们分为50个类的时候，我们已经无力将每个数据标记说这个数应该是哪个类，那个数又应该是哪个类了。所以说遇到这种情况也只有无监督学习能够帮助我们了。那么这么说来，能不能再深入地问下去，如果有训练样本（或者说如果我们可以获得到一些训练数据的话），监督学习就会比无监督学习更合适呢？（照我们单纯地想，有高人教总比自己领悟来的准，来的快吧！）我觉得一般来说，是这样的，但是这要具体看看训练数据的获取。有人在课题的研究中，手动标注了大量的训练样本（当然这些样本基本准确了），而且把样本画在特征空间中发现线性可分性非常好，只是在分类面附近总有一些混淆的数据样本，从而用线性分类器进行分类之后这样样本会被误判。然而，如果用混合高斯模型(GMM)来分的话，这些易混淆的点被正确分类的更多了。对这个现象的一个解释，就是不管是训练样本，还是待聚类的数据，并不是所有数据都是相互独立同分布的。换句话说，数据与数据的分布之间存在联系。在阅读监督学习的大量材料中，大家都没有对训练数据的这一假设（独立同分布）进行说明。对于不同的场景，正负样本的分布如果会存在偏移（可能是大的偏移，也可能偏移比较小），这样的话用监督学习的效果可能就不如用非监督学习了。

另外，关于判别学习和生成学习算法可以参照http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/46789121