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04-提交版-无监督学习 - 课程导学.pdf
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无监督学习是一种对不含标记的数据建立模型的机器学习范式。到目前为止,我们处理的数据都带有某种形式的标记,也就是说,学习算法可以根据标记看到这些数据,并对数据进行分类。但是,在无监督学习的世界中,我们没有这样的条件了。当需要用一些相似性指标对数据集进行分组时,就会用到这些算法了。最常见的无监督学习方法就是聚类,你一定对这个词耳熟能详。当需要把无标记的数据分成几种集群时,就要用它来分析。这些集群通常是
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如果你熟悉机器学习的基础知识,那么肯定知道什么是监督学习。监督学习是指在有标记的样本(labeled samples)上建立机器学习的模型。例如,如果用尺寸、位置等不同参数建立一套模型来评估一栋房子的价格,那么首先需要创建一个数据库,然后为参数打上标记。我们需要告诉算法,什么样的参数(尺寸、位置)对应什么样的价格。有了这些带标记的数据,算法就可以学会如何根据输入的参数计算房价了。无监督学习与刚才说
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无监督学习
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课程导学
礼欣
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.python123.or
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ML04
无监督学习简介
无监督学习的目标
利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监
督学习。
•
有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签
•
无监督学习最常应用的场景是聚类
(clustering)
和降维
(Dimensi
on
Reducti
on)
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