监督学习
监督学习是指我们已经有一个数据集，这个数据集包括了输入值和输出值，我们利用这个数据集来训练模型，并用训练出来的模型去进行预测，监督学习有包括了回归和分类。
回归和分类的区别在于回归是连续的，比如我要预测明天翘课的人数。分类则是间断的，比如预测我明天的高数会不会翘课（逃
无监督学习
不难想到无监督学习就是在没有数据集的情况下去训练一个模型，这种方法叫做聚类，想象一下，在一个二维面上分布着许许多多的点，怎么让计算机给这些点聚类呢？（就是把他们划分成不同的类别，其实就是日常生活中说的分类）不难想到肯定和计算点与点之间的距离有关，实际上后边儿讲的k-means方法也确实是这样的。
