📌 監督式 vs. 非監督式學習：何時該用哪種方法？ 機器學習主要分為兩大類： ✅ 監督式學習：有標註數據，模型學習輸入與輸出間的關係。如房價預測（回歸）或垃圾郵件分類（分類）。 ✅ 非監督式學習：無標註數據，模型自行發掘模式。如顧客分群（KMeans）或降維（PCA）。 怎麼選？ • 若有標籤資料且想預測結果，選監督式學習。 • 若無標籤但想找出數據結構，選非監督式學習。 你最常在哪些應用場景使用這兩種方法？歡迎留言交流！ 🚀 機器學習