本文首發自公眾號：RAIS，點擊直接關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 無監督學習算法 就是無監督的一種學習方法，太抽象，有一種定義（這種定義其實不夠准確，無監督和監督之間界限模糊）是說如果訓練集有標簽 ...

等應用　　機器學習的分類 　　　　監督學習 （Supervised Learning） 　　　　　 ...

機器學習分為：監督學習，無監督學習，半監督學習（也可以用hinton所說的強化學習）等。 監督與無監督區別： 1. 有監督學習方法必須要有訓練集與測試樣本。在訓練集中找規律，而對測試樣本使用這種規律。而非監督學習沒有訓練集，只有一組數據，在該組數據集內尋找規律。 2. ...

　　　 機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型 ...

　　監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人 ...

有監督學習和無監督學習兩者的區別： 1.有標簽就是有監督學習，沒有標簽就是無監督學習，說的詳細一點，有監督學習的目的是在訓練集中找規律，然后對測試數據運用這種規律，而無監督學習沒有訓練集，只有一組數據，在該組數據集內尋找規律。 2. 無監督學習方法在尋找數據集中的規律性，這種規律性並不一定 ...

監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力 ...

　　本文僅對常見的無監督學習算法進行了簡單講述，其他的如自動編碼器，受限玻爾茲曼機用於無監督學習，神經網絡用於無監督學習等未包括。同時雖然整體上分為了聚類和降維兩大類，但實際上這兩類並非完全正交，很多地方可以相互轉化，還有一些變種的算法既有聚類功能又有降維功能，一些新出現的和尚在開發創造中的無 ...