初级经济师监督

2022年中级经济师考试时间为11月12日、13日，考试开始前有哪些需要注意的呢？小编为大家整理了中级经济师考试关键信息和注意事项，考生可以根据自己的需要阅读收藏。2022年中级经济师考试时间为11月12日-13日，在考试开始前考生务必阅读并熟悉本次考试的考前注意事项，确保辛苦备考的考试能够顺利进行。下面小编为大家整理了“2022年中级经济师考试注意事项”，觉得有用可以收藏保存，方便查看。一、考试时间批次考试时间科目111月12日上午08:30—10:00《经济基础知识》10:40—12:10《专业知识和实务》211月12日下午14:00—15:30《经济基础知识》16:10—17:40《专业知识和实务》311月13日上午08:30—10:00《经济基础知识》10:40—12:10《专业知识和实务》411月13日下午14:00—15:30《经济基础知识》16:10—17:40《专业知识和实务》二、考试题型初级经济师科目题量（道）分值（分）及格分数（分）题型题量（道）分值（分）《经济基础知识》10514084单选题7070多选题3570《专业知识与实务》10014084单选题6060多选题2040案例分析题2040考试形式：机考。考试时长：90分钟，平均每道题51秒作答时间。三、考场规则1、自考试开始前30分钟起，应试人员凭准考证和有效身份证件（须与报考时所使用的身份证件一致）进入本科目考试所指定考场，按座位号入座，并将准考证和有效身份证件放置在座位右上角。2、本次考试为电子化考试，须在计算机上作答，应试人员参加考试 可携带的用品只限于铅笔。3、 每科目开始5分钟后，迟到的应试人员一律不得进入考场。各科目考试时长（最长作答时间）为小时，经监考人员同意，应试人员 可提前15分钟交卷、离场。4、应试人员须按照考试系统提示的要求进行操作，不得擅自对计算机进行冷、热启动，不得关闭电源或作出其他与考试无关的操作。5、应试人员应按照考试系统的提示登录系统，须认真阅读《考场规则》及《操作指南》，并点击“我已阅读”按钮。考试开始后，考试系统将自动进行计时，应试人员作答时间以考试系统计时器显示的结果为准。6、应试人员须在考场内保持安静；独立进行作答，不得与其他应试人员交流讨论，不得要求监考人员解释试题；遇到无法登录、系统故障等异常情况时可举手询问，不得自行处置。7、应试人员应自觉接受工作人员的监督和检查，服从工作人员安排。8、应试人员交卷后，须确认界面提示“交卷成功”，方可离开考场；若界面提示“交卷失败”，须及时联系监考人员。9、应试人员不得将相关考试信息以任何方式带出考场，交卷后不得在考场附近逗留、谈论。10、考试违纪违规行为按照人力资源社会保障部《专业技术人员资格考试违纪违规行为处理规定》处理。温馨提示：考试时间以考试系统计时器为准；建议考生提前一天熟悉准考证上指定的考试地点 ，确认考前的具体位置和乘车路线；考生务必在考试当天请预留足够的时间并尽量选择公共交通工具前往所在考点，避免影响正常考试；疫情期间需提前关注考场对核酸检测证明等其他防疫要求，并提前准备好相应证明。四、准考证打印1、打印官网入口：中国人事考试网（），准考证打印入口开放后，登录中国人事考试网-点击页面左侧“准考证打印”。注意：登录使用的账号和密码为报名考试时的用户名和密码等。2、打印时间汇总：2022年全国初中级经济师准考证打印时间汇总注意：大部分地区考试当天入口已关闭，建议考生在准考证打印入口开放后及时下载准考证进行保存。准考证一般为pdf格式，考生可以下载后保存到本地电脑或u盘中，也可以通过微信传输到手机，以备不时之需。五、疫情防控公告各省2022年初中级经济师疫情防控公告汇总相关推荐：考试真题：2022年初中级经济师考试真题及答案汇总成绩查询：2022年全国经济师考试成绩查询时间合格标准：历年经济师考试成绩合格标准报名时间：2023年经济师考试报名时间汇总报名条件：2023年经济师考试报名条件温馨提示：因考试政策、内容不断变化与调整，本网站提供的以上信息仅供参考，如有异议，请考生以权威部门公布的内容为准！资格考试有疑问、不知道如何考点内容、不清楚报考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费领取复习资料

时间紧任务重，为了做好考前的备考复习，下面由我为你精心准备了“初级经济师2020经济基础常考知识点：行政许可法的基础知识”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！

初级经济师2020经济基础常考知识点：行政许可法的基础知识

行政许可法的基础知识

行政许可，是指行政机关根据公民、法人或者其他组织的申请，经依法审查，准予其从事特定活动的行为。2003年8月27日十届全国人大常委会四次会议通过了《中华人民共和国行政许可法》。

（一）我国行政许可法的基本原则

1.法定原则

2.公开、公平、公正原则

3.便民原则

4.信赖保护原则

法人或者其他组织依法取得的行政许可受法律保护，行政机关不得擅自改变已经生效的行政许可。信赖保护原则通过明确的责任承担机制来反向约束和监督行政许可行为。

5.监督与责任的原则

（二）我国行政许可的设定

（1）下列事项可以设定行政许可

①直接涉及国家安全、公共安全、经济宏观调控、生态环境保护以及直接关系人身健康、生命财产安全等特定活动，需要按照法定条件予以批准的事项；

②有限自然资源开发利用、公共资源配置以及直接关系公共利益的特定行业的市场准入等，需要赋予特定权利的事项；

③提供公众服务并且直接关系公共利益的职业、行业，需要确定具备特殊信誉、特殊条件或者特殊技能等资格、资质的事项；

④直接关系公共安全、人身健康、生命财产安全的重要设备、设施、产品、物品，需要按照技术标准、技术规范，通过检验、检测、检疫等方式进行审定的事项；

⑤企业或者其他组织的设立等，需要确定主体资格的事项；

⑥法律、行政法规规定可以设定行政许可的其他事项。

（2）上述所列事项，通过下列方式能够予以规范的，可以不设行政许可：

①公民、法人或者其他组织能够自主决定的；

②市场竞争机制能够有效调节的；

③行业组织或者中介机构能够自律管理的；

④行政机关采用事后监督等其他行政管理方式能够解决的。

（三）我国行政许可的设定权限

（1）法律可以设定行政许可。

（2）尚未制定法律的，行政法规可以设定行政许可。必要时，国务院可以采用发布决定的方式设定行政许可。

（3）尚未制定法律、行政法规的，地方性法规可以设定行政许可；尚未制定法律、行政法规和地方性法规的，因行政管理的需要，确需立即实施行政许可的，省、自治区、直辖市人民政府规章可以设定临时性的行政许可。临时性的行政许可实施满一年需要继续实施的，应当提请本级人民代表大会及其常务委员会制定地方性法规。

（4）其他规范性文件一律不得设定行政许可。

（四）我国行政许可的实施

1.行政许可的实施机关

行政许可由具有行政许可权的行政机关在其法定职权范围内实施。法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织，在法定授权范围内，以自己的名义实施行政许可。

2.行政许可的实施程序

（1）申请与受理

（2）审查与决定

（3）期限

（4）听证

法律、法规、规章规定实施行政许可应当听证的事项，或者行政机关认为需要听证的其他涉及公共利益的重大行政许可事项，行政机关应当向社会公告，并举行听证。行政许可直接涉及申请人与他人之间重大利益关系的，行政机关在作出行政许可决定前，应当告知申请人、利害关系人享有要求听证的权利；申请人、利害关系人在被告知听证权利之日起5日内提出听证申请的，行政机关应当在20日内组织听证。申请人、利害关系人不承担行政机关组织听证的费用。

（五）行政许可的费用

行政机关实施行政许可和对行政许可事项进行监督检查，不得收取任何费用。但是，法律、行政法规另有规定的，依照其规定。行政机关实施行政许可，依照法律、行政法规收取费用的，应当按照公布的法定项目和标准收费；所收取的费用必须全部上缴国库。

（六）行政许可的监督检查

上级行政机关应当加强对下级行政机关实施行政许可的监督检查。

1.行政许可的撤销

有下列情形之一的，作出行政许可决定的行政机关或者其上级行政机关，根据利害关系人的请求或者依据职权，可以撤销行政许可：

（1）行政机关工作人员滥用职权、玩忽职守作出准予行政许可决定的；

（2）超越法定职权作出准予行政许可决定的；

（3）违反法定程序作出准予行政许可决定的；

（4）对不具备申请资格或者不符合法定条件的申请人准予行政许可的；

（5）依法可以撤销行政许可的其他情形。

被许可人以欺、贿赂等不正当手段取得行政许可的，应当予以撤销，被许可人基于行政许可取得的利益不受保护。

按照以上规定撤销行政许可，可能对公共利益造成重大损害的，不予撤销。

2.行政许可的注销

有下列情形之一的，行政机关应当依法办理有关行政许可的注销手续：

（1）行政许可有效期届满未延续的；

（2）赋予公民特定资格的行政许可，该公民死亡或者丧失行为能力的；

（3）法人或者其他组织依法终止的；

（4）行政许可依法被撤销、撤回，或者行政许可证件依法被吊销的；

（5）因不可抗力导致行政许可事项无法实施的；

（6）法律、法规规定的应当注销行政许可的其他情形。

（七）法律责任

1.行政机关及其工作人员的法律责任

无权设定行政许可的规范性文件设定的行政许可，有关机关应当责令设定该行政许可的机关改正，或者依法予以撤销。

行政机关工作人员办理行政许可、实施监督检查，索取或者收受他人财物或者谋取其他利益，构成犯罪的，依法追究刑事责任；尚不构成犯罪的，依法给予行政处分。

2.被许可人的法律责任

被许可人有下列行为之一的，行政机关应当依法给予行政处罚；构成犯罪的，依法追究刑事责任：

（1）涂改、倒卖、出租、出借行政许可证件，或者以其他形式非法转让行政许可的；

（2）超越行政许可范围进行活动的；

（3）向负责监督检查的行政机关隐瞒有关情况、提供虚假材料或者拒绝提供反映其活动情况的真实材料的；

（4）法律、法规、规章规定的其他违法行为。

3.其他人的法律责任

公民、法人或者其他组织未经行政许可，擅自从事依法应当取得行政许可的活动的，行政机关应当依法采取措施予以制止，并依法给予行政处罚；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

考试内容包括农业资源与环境、农业产业发展、新型农业经营主体、涉农补贴与农民负担监督管理、农村土地承包及经营权流转管理、农村土地承包经营纠纷调解仲裁等九个方面。初级经济师考试科目包括《经济基础知识》和《专业知识和实务》两个科目，《经济基础知识》为公共科目，《专业知识和实务》为专业科目。其中《专业知识实务》科目设工商管理、农业经济、财政税收、金融、保险、运输经济、人力资源管理、旅游经济、建筑与房地产经济、知识产权等10个专业类别。初级经济师农业经济考试内容有哪些？初级经济师农业经济考试内容包括农业资源与环境、农业产业发展、新型农业经营主体、涉农补贴与农民负担监督管理、农村土地承包及经营权流转管理、农村土地承包经营纠纷调解仲裁、农村集体经济建设与资产管理、农产品市场营销、农业企业经营管理与经营活动分析。初级经济师《农业经济专业知识和实务》科目是为了测查人员是否理解和掌握农业资源与产业结构、新型农业经营主体、涉农补贴与农民负担监督管理、农村土地承包及经营权流转管理、农村土地承包经营纠纷调解仲裁、农村集体经济建设与资产管理、农业企业经营管理与经营活动分析、农产品市场与互联网技术应用、农业新业态发展概况等相关原理、方法、技术、规范（规定）等，以及是否具有从事农业经济专业实务工作的初步能力。温馨提示：因考试政策、内容不断变化与调整，本网站提供的以上信息仅供参考，如有异议，请考生以权威部门公布的内容为准！ 2023年初级经济师《农业经济专业知识和实务》考试大纲 格式：PDF大小： 2022年初级经济师《工商管理》质量管理与安全生产管理思维导图 格式：DO大小：资格考试有疑问、不知道如何考点内容、不清楚报考考试当地政策，点击底部咨询猎考网，免费领取复习资料

中级经济师监督学习和非监督学习

目前距离2021年中级经济师考试还有53天，在考前阶段要想突破自我，如何高效备考是前提条件，那么大家在备考中级经济师过程中要注意什么?我们来看看吧。一、保持自觉，进行自我监督从前，在学校学习时，大家总会受到老师、家长乃至班干部的监督;在职场上，大家每时每刻也都在受到领导的监督。但在备考中级经济师这件事情上，几乎不会有人来监督大家，大家如何才能坚持下去呢?那就是必须要保持高度的自觉性，根据个人的实际情况制定计划，按照计划一步一步来。二、筛选重难点，进行针对性学习在中级经济师考试中，涉及到的知识点还是非常多的。初看教材时，大家自然不能放过任何一个知识点。但随着备考的深入，大家就需要筛选出其中的重难点来，进行针对性的学习与练习。这点主要可以结合考试大纲和历年真题来进行。三、循序渐进，合理安排备考进度因为中级经济师考生通常都处于在职状态，时间、精力有限，所以大家一定要在备考时合理安排好时间，不能操之过急，而要坚持循序渐进，先认真看书，理解各个知识点，再进行章节练习，最后再做模拟试卷，进行查漏补缺等。四、熟悉教材教材才是根本，那怎样才能最有效率的看教材就是重中之重。我建议考生首先看下教材大纲，根据教材大纲看每个章节的知识点，看每章节历年分值比例，确认知识点是要了解还是重点理解，初步确定下要学多深。第二，站在命题老师的角度找考点，换位思考，到底会考什么。第三，理解考点，实在无法理解就要记住。实际学习中，真正不好理解的考点其实不多，考点都是对社会生活或者工作实际中的一些规律的总结。对于具体考点，我们要擅长于借鉴生活中的例子来理解。如果有的考点实在难以理解，那我们就先分析该考点中可能会出题的是哪几句话，单独记在一个笔记本，考前再集中背一遍。

1.尽早准备，多轮复习

中级经济师需要考《经济基础知识》与《专业知识和务实》两个科目，考察的知识内容是很多的，需要考生花费较多的时间来通读一遍教材。小编建议各位考生制定4-5个月的复习计划，多轮复习。

第一轮复习占时1个半月左右的时间，需要考生将整本教材过一遍，做到以教材为本，认真归纳总结知识点，对书本内容理解记忆，在脑海中构建出整体的知识体系。还要做到理论与实践相结合，每学完一章后，做对应的练习题，检验看书效果的同时加深巩固知识点。

第二轮花费1个半月时间，重点在复习和练习，对知识点复习时建议结合考试大纲制成思维导图、利用空闲时间不断对内容加强理解和认识。

第三轮花费1个半月时间，即考前冲刺时间，多做模拟试题以及往年真题，自己分析总结出题技巧和偏好，同时训练自己的做题速度，让自己适应考场氛围。

2.保证学习时间，养成学习习惯

大部分报考中级经济师考试的人都是上班族，每天学习的时间有限，所以如果有心备考的话最好提早准备，建议提前半年左右的时间准备，不要等到报名了才开始准备复习。另外学习计划要落实要每一天，每天固定两三个小时的学习时间，让自己养成学习的习惯。

3.坚定选择一个适合自己的老师

第一次备考的考生建议买一个网课听听，选择一个适合自己的老师，注意不要随意更换老师，每个老师的教学方式、风格都不一样，建议前期多花点时间在选择网课老师上，不要中途更换。跟网课的好处还是很多的，例如：知识点有人帮忙总结、有人监督学习、有其他同学一起学习……学习的氛围和效果会比较好，也省时省力。

4.保持良好心态

建议考生平常多给自己一些积极的心理暗示，保持一个良好的心态。不要小看心态，一个好的心态可以让原本不好的事情变得美好。在职备考的考生压力是比较大的，一边复习，一边备考，时间、精力上的压力都会很大。考生可以通过听音乐、运动等方式排解自己的压力。

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考试马上就要来了，为了做好考前的备考准备，下面由我为你精心准备了“2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘”，持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯！

2020中级经济师经济基础备考知识点：数据挖掘

数据挖掘

数据挖掘的相关概念如下：

1.含义： 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。包含以下几层含义：

（1）数据源必须是真实的、大量的、有噪声的。

（2）发现的是用户感兴趣的知识。

（3）发现的知识是可接受的、可理解、可运用的。

（4）并不要求发现放之四海而皆准的知识，只支持特定的发现问题。

2.出发点和核心任务： 数据挖掘以解决实际问题为出发点；核心任务是对数据关系和特征进行探索。

3.类型

（1）指导学习或监督学习

监督学习是对目标需求的概念进行学习和建模，通过探索数据和建立模型来实现从观察变量到目标需求的有效解释。

（2）无指导学习或非监督学习

无监督学习没有明确的标识变量来表达目标概念，主要任务是探索数据之间的内在联系和结构。

4.常用的算法

（1）分类

1）含义：确定目标对象属于哪个预定类别，以实现对未来潜在的预测需求。分类技术属于一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法。

2）实际应用：在邮件系统中区分出垃圾邮件，在贷款客户中判断出有风险客户等。

3）常用方法：决策树分类法、贝叶斯分类法、关联分类法、支持向量机、神经网络等。

（2）聚类分析

1）含义：把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类是一种无监督学习。其要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系。

2）实际应用：用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。

3）常用方法：基于划分的方法、基于分层的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

（3）关联分析

1）含义：是对数据集中反复出现的相关关系和关联性进行挖掘提取，从而可以根据一个数据项的出现预测其他数据项的出现。

2）实际应用：啤酒尿布案例，数据挖掘发现大型超市中购买啤酒的男士经常同时购买小孩纸尿裤，基于这一发现，超市把啤酒和纸尿裤摆放在一起，结果两种商品的销售量明显提升。

3）常用方法：购物篮分析，目的是发现交易数据中不同商品之间的联系规则，让营销商制定更好的营销策略。

（4）趋势与演化分析

趋势与演化分析包括数据变化趋势、序列模式分析、周期性分析以及相似程度分析等内容。统计学的回归分析方法经常用于这类问题的分析。

中级经济师监督学习和无监督学习

一:什么是监督学习?监督学习（supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习中只要输入样本集,机器就可以从中推演出制定目标变量的可能结果.如协同过滤推荐算法,通过对训练集进行监督学习,并对测试集进行预测,从而达到预测的目的.一:什么是无监督学习?无监督学习（unsupervised learning）：我们事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展，我们对艺术一无所知，但是欣赏完很多幅作品之后，我们面对一幅新的作品之后，至少可以知道这幅作品是什么派别的吧，比如更抽象一些还是更写实一点，虽然不能很清楚的了解这幅画的含义，但是至少我们可以把它分为哪一类。再比如我们在电影院看电影，对于之前没有学过相关电影艺术知识的我们，可能不知道什么是一部好电影，什么是一部不好的电影，可是在观看了很多部电影之后，我们脑中对电影就有了一个潜在的认识，当我们再次坐在电影院认真观看新上映的电影时，脑中就会对这部电影产生一个评价：怎么这电影这么不好啊，整个故事线是混乱的，一点也不清晰，比我之前看过的那些电影差远了，人物的性格也没有表现出来，关键是电影主题还搞偏了；哎呀，这个电影拍得确实好啊，故事情节和人物性格都很鲜明，而且场景很逼真，主角的实力表演加上他与生俱来的忧郁眼神一下把人物演活了。再给大家举一个无监督学习的例子。远古时期，我们的祖先打猎吃肉，他们本身之前是没有经验而言的，当有人用很粗的石头去割动物的皮的时候，发现很难把皮隔开，但是又有人用很薄的石头去割，发现比别人更加容易的隔开动物的毛皮，于是，第二天、第三天、……，他们就知道了需要寻找比较薄的石头片来割。这些就是无监督学习的思想，外界没有经验和训练数据样本提供给它们，完全靠自己摸索。 总结回想刚才所提到的监督学习和无监督学习两种方法，或许很多人都会认为任何事情有人教当然很好了啊，所有监督学习更方便快捷嘛，大部分情况确实这样，但是如果有些情况比如无法提供训练数据样本或者提供训练数据样本的成本太高的话，或许我们就应该采取无监督学习的策略了。监督学习的典型例子就是决策树、神经网络以及疾病监测，而无监督学习就是很早之前的西洋双陆棋和聚类。

监督学习与无监督学习的区别：

1、原理不同

监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。

2、算法不同

监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的。无监督学习的算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。

3、适用条件不同

监督学习适用于样本数据已知的情况。非监督学习适用于无类别信息的情况。

以上回答参考：百度百科-监督学习、百度百科-无监督学习

监督学习是在给定标签的训练数据上进行学习，非监督学习是在没有标签的训练数据上进行学习。

1、监督学习

监督学习是在具有标签的训练数据上进行学习。在监督学习中，训练数据包括输入特征和对应的标签或输出值。通过使用这些标签作为参考闹枣，算法可以学习输入特征和输出之间的关系，从而能够对新的输入数据进行准确的预测或分类。

2、非监督学习

非监督学习是在没有标签的训练数据上进拦埋行学习。在非监督学习中，算法需要自行发现数据中的模式、关系，而不依赖于外部标签或参考。非监督学习的目标通常是对数据进行聚类、降维或异常检测等任务。常见的非监督学习算法包括聚类算法、主成分分析、自组织映射等。

3、应用场景上的区别

监督学习更适用于已经有标签的数据集，可以用于分类、回归等任务。根据历史数据的标签，可以训练一个监督学习模型来预测新的未知样本的类别或值。而非监督学习则更适用于无标签的数据集，可以帮助发现数据中的内在结构、特征或模式，为后续的分析和理解提供基础。

监督学习中的半监督学习：

1、半监督学习

半监督学习是机器学习领域中一种介于监督学习和非监督学习之间的学习方式。与标准的监督学习不同，半监督学习中只有一小部分数据是有标注的，即只有部分训练数据是带标签的，剩余的数据没有标注。半监督学习是让计算机在少数据条件下提高某个模型准确度的技术之一。

2、半监督核心

半监督学习的核心是利用少量的带有标签的数据来指导机器学习无标签的数据之间的相似性和分类规律。考虑一个学习分类任务的例子，在正常的监督学习中，人们需要足够的有标签数据来训练分类器。

3、半监督学习的应用

半监督学习的应用有很多，从图像、拦埋音频和自然语言处理到异常检测和其他领简弯蚂域都有广泛的应用。半监督学习为许多真实世界的应用提供了解决方案，这些应用极大地减少了依赖于标记数据的成本和时间。

中级经济师监督学习与无监督学习

一:什么是监督学习?监督学习（supervised learning）：通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习中只要输入样本集,机器就可以从中推演出制定目标变量的可能结果.如协同过滤推荐算法,通过对训练集进行监督学习,并对测试集进行预测,从而达到预测的目的.一:什么是无监督学习?无监督学习（unsupervised learning）：我们事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展，我们对艺术一无所知，但是欣赏完很多幅作品之后，我们面对一幅新的作品之后，至少可以知道这幅作品是什么派别的吧，比如更抽象一些还是更写实一点，虽然不能很清楚的了解这幅画的含义，但是至少我们可以把它分为哪一类。再比如我们在电影院看电影，对于之前没有学过相关电影艺术知识的我们，可能不知道什么是一部好电影，什么是一部不好的电影，可是在观看了很多部电影之后，我们脑中对电影就有了一个潜在的认识，当我们再次坐在电影院认真观看新上映的电影时，脑中就会对这部电影产生一个评价：怎么这电影这么不好啊，整个故事线是混乱的，一点也不清晰，比我之前看过的那些电影差远了，人物的性格也没有表现出来，关键是电影主题还搞偏了；哎呀，这个电影拍得确实好啊，故事情节和人物性格都很鲜明，而且场景很逼真，主角的实力表演加上他与生俱来的忧郁眼神一下把人物演活了。再给大家举一个无监督学习的例子。远古时期，我们的祖先打猎吃肉，他们本身之前是没有经验而言的，当有人用很粗的石头去割动物的皮的时候，发现很难把皮隔开，但是又有人用很薄的石头去割，发现比别人更加容易的隔开动物的毛皮，于是，第二天、第三天、……，他们就知道了需要寻找比较薄的石头片来割。这些就是无监督学习的思想，外界没有经验和训练数据样本提供给它们，完全靠自己摸索。 总结回想刚才所提到的监督学习和无监督学习两种方法，或许很多人都会认为任何事情有人教当然很好了啊，所有监督学习更方便快捷嘛，大部分情况确实这样，但是如果有些情况比如无法提供训练数据样本或者提供训练数据样本的成本太高的话，或许我们就应该采取无监督学习的策略了。监督学习的典型例子就是决策树、神经网络以及疾病监测，而无监督学习就是很早之前的西洋双陆棋和聚类。

监督学习与无监督学习的区别：

1、原理不同

监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。

2、算法不同

监督学习的算法是通过分析已知类别的训练数据产生的。无监督学习的算法主要有主成分分析方法、等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。

3、适用条件不同

监督学习适用于样本数据已知的情况。非监督学习适用于无类别信息的情况。

以上回答参考：百度百科-监督学习、百度百科-无监督学习

监督学习是在给定标签的训练数据上进行学习，非监督学习是在没有标签的训练数据上进行学习。

1、监督学习

监督学习是在具有标签的训练数据上进行学习。在监督学习中，训练数据包括输入特征和对应的标签或输出值。通过使用这些标签作为参考闹枣，算法可以学习输入特征和输出之间的关系，从而能够对新的输入数据进行准确的预测或分类。

2、非监督学习

非监督学习是在没有标签的训练数据上进拦埋行学习。在非监督学习中，算法需要自行发现数据中的模式、关系，而不依赖于外部标签或参考。非监督学习的目标通常是对数据进行聚类、降维或异常检测等任务。常见的非监督学习算法包括聚类算法、主成分分析、自组织映射等。

3、应用场景上的区别

监督学习更适用于已经有标签的数据集，可以用于分类、回归等任务。根据历史数据的标签，可以训练一个监督学习模型来预测新的未知样本的类别或值。而非监督学习则更适用于无标签的数据集，可以帮助发现数据中的内在结构、特征或模式，为后续的分析和理解提供基础。

监督学习中的半监督学习：

1、半监督学习

半监督学习是机器学习领域中一种介于监督学习和非监督学习之间的学习方式。与标准的监督学习不同，半监督学习中只有一小部分数据是有标注的，即只有部分训练数据是带标签的，剩余的数据没有标注。半监督学习是让计算机在少数据条件下提高某个模型准确度的技术之一。

2、半监督核心

半监督学习的核心是利用少量的带有标签的数据来指导机器学习无标签的数据之间的相似性和分类规律。考虑一个学习分类任务的例子，在正常的监督学习中，人们需要足够的有标签数据来训练分类器。

3、半监督学习的应用

半监督学习的应用有很多，从图像、拦埋音频和自然语言处理到异常检测和其他领简弯蚂域都有广泛的应用。半监督学习为许多真实世界的应用提供了解决方案，这些应用极大地减少了依赖于标记数据的成本和时间。