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有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法怎么理解？
2020-05-19
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在判斷是有監(jiān)督學(xué)習(xí)還是在無監(jiān)督學(xué)習(xí)上，我們可以具體是否有監(jiān)督（supervised），就看輸入數(shù)據(jù)是否有標簽（label）。輸入數(shù)據(jù)有標簽，則為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，沒標簽則為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

什么是學(xué)習(xí)（learning）？

一個成語就可概括：舉一反三。機器學(xué)習(xí)的思路有點類似高考一套套做模擬試題，從而熟悉各種題型，能夠面對陌生的問題時算出答案。

簡而言之，機器學(xué)習(xí)就是看能不能利用一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)（已經(jīng)做過的題），使機器能夠利用它們（解題方法）分析未知數(shù)據(jù)（高考題目），而這種根據(jù)類別未知(沒有被標記)的訓(xùn)練樣本解決模式識別中的各種問題，稱之為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要有三種：聚類、離散點檢測和降維，包括主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部線性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部線性嵌入方法和局部切空間排列方法等。

 從原理上來說，PCA等數(shù)據(jù)降維算法同樣適用于深度學(xué)習(xí)，但是這些數(shù)據(jù)降維方法復(fù)雜度較高，所以現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)中采用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法通常采用較為簡單的算法和直觀的評價標準。比如無監(jiān)督學(xué)習(xí)中最常用且典型方法聚類。

在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們需要將一系列無標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，輸入到一個算法中，然后我們告訴這個算法，快去為我們找找這個數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)給定數(shù)據(jù)。這時就需要某種算法幫助我們尋找一種結(jié)構(gòu)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），是從給定的有標注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個函數(shù)（模型參數(shù)），當新的數(shù)據(jù)到來時可以根據(jù)這個函數(shù)預(yù)測結(jié)果。 常見任務(wù)包括分類與回歸。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在尋找數(shù)據(jù)集中的規(guī)律性，這種規(guī)律性并不一定要達到劃分數(shù)據(jù)集的目的，也就是說不一定要“分類”。比如，一組顏色各異的積木，它可以按形狀為維度來分類，也可以按顏色為維度來分類。（這一點比監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的用途要廣。如分析一堆數(shù)據(jù)的主分量，或分析數(shù)據(jù)集有什么特點都可以歸于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的范疇） ，而有監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過已經(jīng)有的有標簽的數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型。

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