什么是无监督学习？
无监督学习目标
目标是不告诉计算机怎么做，而是让它（计算机）学会如何做某事。无监督学习一般有两种思维方式。第一个思路不是为代理人明确地分类，而是在成功的时候使用某种奖励制度。应该指出的是，这种培训通常放在决策的框架内，因为它的目标不是产生分类系统，而是决定最大回报。这个想法是对现实世界的一个很好的概括，而代理可以激励正确的行为并惩罚其他行为。
无监督学习价值
某些形式的强化学习通常可以用于无监督学习。因为没有必要的方法来学习影响世界的所有信息，所以代理人在以前的奖惩基础上建立其行为。从某种意义上说，所有这些信息都是不必要的，因为通过学习激发函数，代理可以清楚地知道该做什么而不需要任何处理，因为它知道代理所采取的每一个动作的确切预期收益。这种方法对于防止大量的计算来计算每一种可能性和消耗大量的时间（即使所有世界状态的变化概率都是已知的）是非常有用的。另一方面，尝试犯错误也是一项费时费力的研究。
无监督学习案例
然而，这种学习可能是非常强大的，因为它假设没有预先分类的样本。例如，在某些情况下，我们的分类方法可能不是最好的选择。在这方面，一个突出的例子是五子棋游戏。有一系列的计算机程序，通过无监督学习，并成为比人类最强的球员更出色。这些程序发现的一些原则甚至让五子棋专家感到惊讶，他们比那些用预分类样本训练的五子棋程序效果更好。
第二类无监督学习称为聚类。这种学习的目的不是最大化效用函数，而是寻找训练数据中的近似点。聚合常常找到与假设相匹配的很好的视觉分类。例如，基于人口统计的聚集个体可能在一个群体中形成丰富的聚集，以及其他贫困聚集。
什么是无监督学习？
根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。无监督学习也就是我们事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模。
常用的无监督学习算法主要有主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
现在深度学习中采用的无监督学习方法通常采用较为简单的算法和直观的评价标准。
或许很多人都会认为任何事情有人教当然很好了啊，所有监督学习更方便快捷嘛，大部分情况确实这样。
但是如果有些情况比如无法提供训练数据样本或者提供训练数据样本的成本太高的话，或许我们就应该采取无监督学习的策略了。
监督学习的典型例子就是决策树、神经网络以及疾病监测，而无监督学习就是很早之前的西洋双陆棋和聚类。
给大家举一个无监督学习的例子。
远古时期，我们的祖先打猎吃肉，他们本身之前是没有经验而言的，当有人用很粗的石头去割动物的皮的时候，发现很难把皮隔开，但是又有人用很薄的石头去割，发现比别人更加容易的隔开动物的毛皮，于是，第二天、第三天、……，他们就知道了需要寻找比较薄的石头片来割。
这些就是无监督学习的思想，外界没有经验和训练数据样本提供给它们，完全靠自己摸索。
无监督学习是什么
意思是说不会有人逼着你去学习，也不会干预你学习，完全是靠你自己自觉地区学习。
机器学习的三种类型
机器学习的三种类型：监督学习、无监督学习、强化学习。1、监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带标记的，这些标记可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等，这些标记作为预期效果，不断来修正机器的预测结果。具体过程是：首先通过大量带有标记的数据来训练机器，机器将预测结果与期望结果进行比对，之后...
简述机器学习中,监督学习和无监督学习的区别
特点： 无监督学习的主要任务是对数据进行聚类、降维或异常检测等处理，以便对数据特征、关联性进行发现和分析。示例： K均值聚类、主成分分析（PCA）、关联规则挖掘（Apriori算法）等都是无监督学习的常见算法。三、区别与应用场景：数据标签： 监督学习使用有标签的数据，而无监督学习使用无标签的数据。...
无监督学习和有监督学习的区别?
无监督学习和有监督学习是机器学习的两种主要方法，它们之间的主要区别在于学习过程中是否使用预先标记的数据。无监督学习的特点：1. 无监督学习是一种自学过程，模型在未标记的数据中学习数据的内在结构和关系。在这个过程中，模型会尝试发现数据的模式或分组，而不需要人为的指导和监督。2. 它通常用于聚类...
什么是监督学习和无监督学习?
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。无监督学习是机器学习的一个分支，它从未经标记或分类的测试...
什么是无监督学习?
机器学习是人工智能的一个重要领域，按照其学习方式来分类，主要可以分为以下四种类型：监督学习：这种类型的机器学习利用已知的数据集来训练模型，并用于预测未知数据的结果。其过程是通过输入数据和对应的输出数据，通过学习建立一个函数来预测输出。无监督学习：这种类型的机器学习没有明确的输出，只有输入...
无监督学习的特点
无监督学习的特点是指在没有外部标签或评估指标的情况下，通过对大量未标记数据的自我学习，从中发现内在的规律和结构。1.没有人为标签或目标 无监督学习区别于有监督学习的重要特点就是其没有任何人为或人工干预的标签或目标，因此需要将数据转化为学习对象。2.数据本身是唯一的信息来源 在无监督学习过程...
什么是有监督的学习,什么是无监督的学习,什
mapping）。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。在上述的分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervised learning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。
机器学习的常见类型
例如，在图像识别任务中，监督学习算法会通过分析带有标签的图像数据来学习如何分类新图像。线性回归、逻辑回归、支持向量机和决策树等都是监督学习的典型算法。无监督学习则不同，它不需要预先标记的数据。相反，无监督学习算法会自行发现数据中的结构或关联。聚类是无监督学习的一个主要应用，它可以将相似...
自监督和无监督的区别
自监督和无监督是机器学习中常见的两个概念，它们的区别如下：1. 监督学习和无监督学习的区别：监督学习是指在训练过程中，给机器提供了标签或者答案，机器通过学习这些标签或答案来训练模型。无监督学习则是指在训练过程中，没有给机器提供标签或者答案，机器需要自己从数据中探索出规律和模式来进行学习。...
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不宙决明： 基本信息中文名称无监督学习外文名称unsupervised learning 用 途用于处理未被分类标记的样本集种 类两种目录1简介 2特性简介折叠编辑本段无监督学习(unsupervised learning):设计分类器时...
蛟河市18278742729： 半监督学习和无监督学习的区别 - ？
不宙决明： 听他人说的:无监督与监督学习的区别在于一个无教学值,一个有教学值.但是,个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本.而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的.但是无监督学习没有反向传播修改权值操作,当然这里只是说的是特征提取阶段.
蛟河市18278742729： 机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别 - ？
不宙决明： 机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习 监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等 无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等
蛟河市18278742729： 如何有效实现无监督学习 - ？
不宙决明： 1、自主学习,要学会给自己定定目标(大、小、长、短),这样学习会有一个方向;然后梳理自身的学习情况,找出自己掌握的薄弱环节、存在的问题、容易丢分的知识点;再者合理的分配时间,有针对性的制定学习任务,一一的去落实....
蛟河市18278742729： unsupervised learning是什么意思 - ？
不宙决明：[答案] unsupervised learning 无监督学习 双语对照 词典结果: unsupervised learning 无监督学习; In unsupervised learning,the goal is harder because there are no pre-determinedcategorizations. 对无监督学习来说这个目标很难实现,因为缺乏事先确定的...
蛟河市18278742729： 在机器学习概念中,有监督学习无监管学习和强化学习三大类... - 上学吧？
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蛟河市18278742729： 在主要神经网络需要什么才能进行学习 - ？
不宙决明： 神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值.现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解...
