在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法： 監督學習(Supervised learning)、 非監督學習(Unsupervised learning)、 半監督學習(Semi-supervised learning)， 監督學習 ...

的機器學習。統計學習的方法是基於數據構建概率統計模型從而對數據進行預測與分析，一般包括監督學習、無監督學習 ...

最近發現很多人還是不能真正分清機器學習的學習方法，我以個人的愚見結合書本簡單說一下這個 機器學習中，可以根據學習任務的不同，分為監督學習(Supervised Learning),無監督學習(Unsupervised Learning)、半監督學習(Semi-Supervised ...

傳統的 機器學習 技術分為兩類，一類是無監督學習，一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集，而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中，只有少量的帶有標記的數據，因為對數據進行標記的代價有時很高，比如在生物學中，對某種蛋白質的結構分析或者功能鑒定 ...

　　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 ...

前面對半監督學習部分作了簡單的介紹，這里開始了解有關無監督學習的部分，無監督學習內容稍微較多，本節主要介紹無監督學習中的PCA降維的基本原理和實現。 PCA 0.無監督學習簡介 相較於有監督學習和半監督學習，無監督學習就是從沒有標簽的數據中進行知識發現的過程。 更具體地說，無監督學習 ...

無監督學習 相對監督學習（輸入進x，有對應的y），沒有標注 聚類 k均值 基於密度的聚類 最大期望聚類 降維 潛語義分析（LSA） 主成分分析（PCA） 奇異值分解（SVD） k 均值（k-means）是聚類算法中最 ...

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