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機器學習里的無監督學習是什么？
2020-06-30
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無監督學習是機器學習里的一種學習方式，下面將給大家具體解釋一下無監督學習到底是什么?

首先我們可以對照監督學習來對比理解一下無監督學習的概念。

機器學習中，監督學習是一種明確的訓練方式，你能夠很明確知道自己得到的是什么，并且由于明確了目標，所以能夠衡量效果。在監督學習中，我們需要需要給數據打標簽，然后根據這些標注了的數據來擬合一個假設函數。

而無監督學習則不同，它沒有明確目的，我們無法提前知道結果是什么，所以幾乎無法進行效果衡量。而且無監督學習中數據沒有標簽，我們需要把這些無標簽數據輸入到一個算法中，然后要求這個算法幫我們在這個數據集中找到它的內在結構。

無監督學習常見的兩種類型是：聚類和數據集變換。

簡單說聚類就是一種自動分類的方法，將數據劃分成不同的組，每組包含相似的物項。但是我們可能并不清楚聚類后的幾個分類每個代表什么意思。舉個例子，用戶在某個網站上傳了照片，網站可能想要將同一用戶的照片分在一組。但網站對于每張照片是誰，照片集中總共出現了多少個人并不清楚。比較明智的解決方法是提取所有照片中的人臉，把看起來相似的人臉分在一組，這樣就完成了對圖片的分組了。

數據集變換，就是創建數據集新的表示算法，對于這種新的表示，機器學習算法可能更容易理解。

常見的應用是降維，就是找到能夠表示擁有許多特征的高維數據的一種新方法，用較少的特征就可以概括其重要特性?？瓷先ズ芟駢嚎s，但其實是為了既能盡可能保存相關的結構，又能同時降低數據的復雜度。另一個應用就是找到“構成”數據的各個組成部分，比如在文本文檔中進行關鍵字提取。


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