What is supervised ?
有存在正確答案的的數據，簡而言之就是有"Label"。監督式學習從有 Label 的數據學習建立出可預測的模型。例如：天氣狀況、物件辨識等。
流程：
Training Data -> Features Selection -> Algorithm -> Model
Type
- Regression
- 預測一個數值
- Classification
- 將輸出分組到一個類中
from : [http://www.slideshare.net/datascienceth/machine-learning-in-image-processing]
What is unsupervised ?
從無 Label 中的數據，自行找出資料的結構建立模型。相比監督式學習，無監督更加不可預測。
Type
- Clustering
- 從數據中找出結構或模式，並將其自然地作出聚類
- Association
- 在大型的數據資料中找出數據對象之間的關聯
- 例子
- 購物的人瀏覽和購買物品的組合
from: [https://medium.com/data-science-by-heart/types-of-learning-93b721d5af91]