机器学习：监督学习与非监督学习
监督学习是利用带有标签的数据进行训练，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。也就是说，数据集中既有输入特征，也有对应的输出标签，模型的目标是找到从输入到输出的映射关系。
而无监督学习则使用没有标签的数据进行训练，模型的任务是发现数据中的内在结构或模式。数据中只有输入特征，没有对应的输出标签，常见的任务包括聚类和降维。
在回答时，我应该清晰地解释两者的定义、使用的数据类型、目标以及常见的应用场景和算法。
在机器学习中，监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式，区别在于数据是否带有标签。
1. 监督学习（Supervised Learning）
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定义：使用带有标签的数据进行训练，模型通过学