监督来袭

今天聊聊监督。

“监督”是机器学习里一个很重要的概念，像是一座高耸入云的山峰，将机器学习这一门学科分出了两个泾渭分明的门派：有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。一门机器学习就已经够不容易了，为啥还要硬生生拆成两门——难道是为了多一门挂科多一份快乐？

应该.......不全是，还有点别的。这就要从什么是监督说起。

监督这个词不算太生僻，给人的形象大约就是不近人情的中年人，啤酒肚，地中海，叉着这个手站你后边，面带批判地专等着你犯错好找茬吼你。总之，形象不太好，不过，似乎又确实包含有机器学习里的“监督”的几个要素。

那么，机器学习里的监督到底是什么呢？

直白点说就是对答案。这里包含了两个要素，一是得有一份答案，二是比对。谁和谁比对？模型预测结果和答案比对，二者的差别称为偏差。有答案的机器学习就是有监督学习，而有监督学习的整个过程不干别的，就是不断缩小偏差，这就是机器学习的所谓“学习”，也成为拟合。

而没有答案的那一类机器学习，自然就是无监督学习，自然也将有着截然不同的学习过程。

下次再聊。