机器学习中的监督学习和无监督学习有什么区别？请各举一个实际应用的例子。
机器学习中的监督学习和无监督学习有什么区别？请各举一个实际应用的例子。监督学习和无监督学习是机器学习的两种主要类型，它们在数据处理和任务目的上有显著区别。
### 监督学习
**定义**：监督学习是一种使用带标签的数据进行训练的方法。模型通过输入数据和对应的标签（目标变量）进行学习，从而能够预测新数据的标签。
**例子**：
- **垃圾邮件分类**：使用一组标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件作为训练数据。模型学习这些邮件的特征，进而能够对新邮件进行分类。
### 无监督学习
**定义**：无监督学习是一种使用未标记的数据进行训练的方法。模型试图发现数据中的模式或结构，而无需提供明确的目标值。
**例子**：
- **客户细分**：通过分析客户的购买行为数据，将客户分成不同的群体（如高价值客户、潜在客户等），以便制定更有针对性的市场策略。
总结来说，监督学习依赖于带标签的数据进行预测，而无监督学习则致力于从未标记的数据中发现潜在的结构或模式。
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