监督学习： 定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(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。
通俗一点，可以把机器学习理解为我们教机器如何做事情。
监督学习的分类：回归(Regression）、分类（Classification)
无监督学习 定义：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。
可以这么说，比起监督学习，无监督学习更像是自学，让机器学会自己做事情，是没有标签（label）的。
