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機器學(xué)習(xí)里的無監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么？
2020-06-30
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無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(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監(jiān)督學(xué)習(xí)到底是什么?

首先我們可以對照監(jiān)督學(xué)習(xí)來對比理解一下無監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念。

機器學(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，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)打標簽，然后根據(jù)這些標注了的數(shù)據(jù)來擬合一個假設(shè)函數(shù)。

而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不同，它沒有明確目的，我們無法提前知道結(jié)果是什么，所以幾乎無法進行效果衡量。而且無監(jiān)督學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)沒有標簽，我們需要把這些無標簽數(shù)據(jù)輸入到一個算法中，然后要求這個算法幫我們在這個數(shù)據(jù)集中找到它的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

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

簡單說聚類就是一種自動分類的方法，將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，每組包含相似的物項。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(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)站對于每張照片是誰，照片集中總共出現(xiàn)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(shù)據(jù)集變換，就是創(chuàng)建數(shù)據(jù)集新的表示算法，對于這種新的表示，機器學(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?？瓷先ズ芟駢嚎s，但其實是為了既能盡可能保存相關(guān)的結(jié)構(gòu)，又能同時降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。另一個應(yīng)用就是找到“構(gòu)成”數(shù)據(jù)的各個組成部分，比如在文本文檔中進行關(guān)鍵字提取。

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