无监督学习（unsupervised learning）的本质 - 知乎 - 知乎专栏
网页无监督学习（unsupervised learning）的本质. 一般来说，比较直观的解释，supervised learning（监督学习）就是在人的监督下学习，数据有label，学习数据结构和label之间的关系；unsupervised learning (无监督学习）就是不需要人的监督就可以学习，数据没有label，需 …
Unsupervised learning - Wikipedia
网页Unsupervised learning is a framework in machine learning where, in contrast to supervised learning, algorithms learn patterns exclusively from unlabeled data. [1] Other frameworks in the spectrum of supervisions include weak- or semi-supervision, where a small portion of the data is tagged, and self-supervision.
无监督学习 – Unsupervised learning | UL - easyAI
网页2022年8月16日 · 无监督学习是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。 它主要具备3个特点： 无监督学习没有明确的目的. 无监督学习不需要给数据打标签. 无监督学习无法量化效果. 这么解释很难理解，下面用一些具体案例来告诉大家无监督学习的一些实际应用场景，通过这些实际场景，大家就能了解无监督学习的价值。 无监督学习的使用场景. 案例1：发现异常. 有很多违法行 …
Supervised and Unsupervised learning - GeeksforGeeks
网页2024年8月30日 · What is Unsupervised learning? Unsupervised learning is a type of machine learning that learns from unlabeled data. This means that the data does not have any pre-existing labels or categories. The goal of unsupervised learning is to discover patterns and relationships in the data without any explicit guidance.
机器学习：什么是无监督学习(Unsupervised Learning)？ - 知乎
网页wiki：无监督学习（英语：unsupervised learning）是机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的资料进行分类或分群。 无监督学习的主要运用包含：聚类分析（cluster analysis）、关系规则（association rule）、维度缩 …
什么是无监督学习（Unsupervised Learning）？定义、技术、应 …
网页什么是无监督学习（Unsupervised Learning）？ 定义、技术、应用和挑战 – AI百科知识. AI百科 1年前 (2023)发布 AI小集 0 5. 随着人工智能（AI）领域的发展， 机器学习 已经成为一种核心技术，使计算机能够自行学习并做出决定。 广义上讲，机器学习可以分为三个主要类别：监督学习、无监督学习和强化学习。 虽然监督学习因其广泛的应用而备受关注，但无监督学习在释放人工智能的真正力量方面拥有巨大潜力。 在本篇文章中，我们将深入了解 …
What Is Unsupervised Learning? - IBM
网页Unsupervised learning, also known as unsupervised machine learning, uses machine learning (ML) algorithms to analyze and cluster unlabeled data sets. These algorithms discover hidden patterns or data groupings without the need for human intervention.
Supervised vs. Unsupervised Learning: What’s the Difference? - IBM
网页2021年3月12日 · Unsupervised learning uses machine learning algorithms to analyze and cluster unlabeled data sets. These algorithms discover hidden patterns in data without the need for human intervention (hence, they are “unsupervised”). Unsupervised learning models are used for three main tasks: clustering, association and dimensionality reduction:
無監督學習 - 维基百科，自由的百科全书
网页無監督學習（英語： unsupervised learning ），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。
什么是无监督学习？ - IBM
网页无监督学习也称为 无监督机器学习 ，它使用机器学习算法来分析未标记的数据集并进行聚类。 这些算法无需人工干预，即可发现隐藏的模式或数据分组。 这种方法能够发现信息的相似性和差异性，因而是探索性数据分析、交叉销售策略、客户细分和图像识别的理想解决方案。 常见的无监督学习方法. 无监督学习模型用于执行三大任务：聚类、关联和降维。 下面我们将定义每种学习方法，并重点介绍有效执行这些学习方法的常用算法和途径。 聚类 是一种 …