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  • 详细介绍：【机器学习】无监督学习 - yangykaifa - 博客园
    无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的三大核心范式之一（另外两种是监督学习和强化学习），其核心思想可以用一句话概括： “用没有标签的样本训练模型，让模型自动从数据中发现潜在的结构、规律或分组，而不需要人工提供‘标准答案’。 这里的 “无监督” 可以理解为：模型在学习过程中没有 “老师指导”（没有标签），只能靠自己 “观察数据”—— 就像给孩子一堆不同形状的积木，孩子不需要知道 “这是三角形、那是正方形”，就能自己按形状、大小分成几堆，这个 “自主分类” 的过程就是无监督学习的本质。 无监督学习与监督学习的核心区别 最关键的差异在于 是否有 “标签（y）”，这直接决定了模型的学习目标和流程： 举个具体例子：
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    当语言成为所有任务的共同中介时，“监督”与“非监督”的界限便在语义层上被抹平。 在语言世界中，语料本身携带隐式的监督信号； “预测下一词”是一种最大似然的世界建模； 而世界的规律通过语言的统计分布得以反映。
  • 【机器学习】机器学习重要方法 —— 无监督学习：理论 . . .
    在机器学习领域，无监督学习是与监督学习并列的核心分支，它以 “无需人工标注标签” 的特性，成为挖掘数据隐藏规律、探索未知模式的重要工具。 无论是数据预处理中的特征降维，还是商业场景中的用户分群，无监督学习都发挥着不可替代的作用。
  • 无监督学习 - 维基百科，自由的百科全书
    无监督学习 （英语： unsupervised learning），又称非监督式学习，是 机器学习 的一种方法，没有给定事先标记过的训练范例，自动对输入的资料进行分类或分群。
  • 无监督学习（机器学习）_百度百科
    目前深度学习中的无监督学习主要分为两类，一类是确定型的自编码方法及其改进算法，其目标主要是能够从抽象后的数据中尽量无损地恢复原有数据，一类是概率型的受限波尔兹曼机及其改进算法，其目标主要是使 受限玻尔兹曼机 达到稳定状态时原数据出现
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