简而言之在一个有标签的数据集的前提下，用合适的算法进行模型的建立和优化之后我们可以用这个模型对某些特征值进行预测。

直接上图依然是肿瘤问题，这是監督学习的数据集每个样本有标签，都被标记了是良性还是恶性
1.这是无监督学习的数据集可以看到它们的标签都一样，或者是没有标簽我们只是告诉模型这里有一堆数据。我们没有把正确答案告诉模型
2.我们知道他被分为了两个簇，这里运用了聚类算法聚类算法在仳如Google搜集新闻并分类。

1.大型计算集群中找到那些机器趋向于协同工作，若把他们放在一起数据中心就能更高效的工作。
2.社交网络分析在知道了人的一些朋友圈、或者联系最频繁的人后,就能自行识别同一个圈子的朋友，判断哪些人相互认识
3.市场细分:基于庞大的顾客数據集，将顾客分类为不同的细分市场从而更好地销售。但我们原先并不知道有什么细分市场也不能预先知道谁属于什么市场，但是算法要能做到
4.天文数据分析:带来了星系形成理论

将一个音频中两个人不同的声音实现大概的分离，可能会带有一些噪音