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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)器學(xué)習(xí)里的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么？
機(jī)器學(xué)習(xí)里的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么？
2020-06-30
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無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)里的一種學(xué)習(xí)方式，下面將給大家具體解釋一下無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)到底是什么?

首先我們可以對(duì)照監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)比理解一下無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種明確的訓(xùn)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(biāo)，所以能夠衡量效果。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們需要需要給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，然后根據(jù)這些標(biāo)注了的數(shù)據(jù)來(lái)擬合一個(gè)假設(shè)函數(shù)。

而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則不同，它沒有明確目的，我們無(wú)法提前知道結(jié)果是什么，所以幾乎無(wú)法進(jìn)行效果衡量。而且無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽，我們需要把這些無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入到一個(gè)算法中，然后要求這個(gè)算法幫我們?cè)谶@個(gè)數(shù)據(jù)集中找到它的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)常見的兩種類型是：聚類和數(shù)據(jù)集變換。

簡(jiǎn)單說(shuō)聚類就是一種自動(dòng)分類的方法，將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，每組包含相似的物項(xiàng)。但是我們可能并不清楚聚類后的幾個(gè)分類每個(gè)代表什么意思。舉個(gè)例子，用戶在某個(gè)網(wǎng)站上傳了照片，網(wǎng)站可能想要將同一用戶的照片分在一組。但網(wǎng)站對(duì)于每張照片是誰(shuí)，照片集中總共出現(xiàn)了多少個(gè)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(lái)相似的人臉分在一組，這樣就完成了對(duì)圖片的分組了。

數(shù)據(jù)集變換，就是創(chuàng)建數(shù)據(jù)集新的表示算法，對(duì)于這種新的表示，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能更容易理解。

常見的應(yīng)用是降維，就是找到能夠表示擁有許多特征的高維數(shù)據(jù)的一種新方法，用較少的特征就可以概括其重要特性。看上去很像壓縮，但其實(shí)是為了既能盡可能保存相關(guān)的結(jié)構(gòu)，又能同時(shí)降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。另一個(gè)應(yīng)用就是找到“構(gòu)成”數(shù)據(jù)的各個(gè)組成部分，比如在文本文檔中進(jìn)行關(guān)鍵字提取。

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