无监督学习方法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于无监督学习方法的问题，于是小编就整理了2个相关介绍无监督学习方法的解答，让我们一起看看吧。

无监督学习有哪些不同的性质指标？

无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。

这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。

比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅作品之后，我们也能把它们分成不同的派别（比如哪些更朦胧一点，哪些更写实一些，即使我们不知道什么叫做朦胧派，什么叫做写实派，但是至少我们能把他们分为两个类）。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

无监督学习的不同性质指标主要包括聚类、降维和异常检测。

聚类是将数据集中的样本分为不同的簇，每个簇内的样本具有相似的特征。

降维是将高维数据压缩为低维数据，以便更好地理解数据并减少计算成本。

异常检测是识别数据集中与其他样本显著不同的样本。这些指标在无监督学习中被广泛使用，帮助我们理解数据并发现数据中的模式和趋势。

有监督学习和无监督学习的区别？

监督学习和无监督学习是机器学习中两种不同的学习方法。

1. 监督学习: 监督学习是根据有标记的训练数据进行学习，并通过构建一个函数来预测新的、未见过的数据的输出标签。在监督学习中，训练数据被标记并包括训练样本和它们的标签，目标是学习一个函数，使它能够精确地关联这些标签与新的、未见过的数据。 监督学习的例子包括图像识别、文本分类、垃圾邮件检测等。

2. 无监督学习: 无监督学习是在没有标签的情况下进行学习，该方法旨在发现数据中的模式和规律。在无监督学习中，训练数据没有标签标识，模型使用维度缩减和聚类来鉴别数据之间的关系和规律。无监督学习的例子包括市场细分、异常检测等。

总之，两种学习方法的不同点在于是否存在标记和用途。监督学习需要有标记数据以进行预测，而无监督学习则不需要有这些标记，主要用于发现隐含的数据关系。

答，有监督学习和无监督学习的区别有以下几点，一，对学习的态度会不一样。有的人有监督学习态度端正，无监督学习就不自觉。

二，学习的气分不一样，有人管着比没人监督在心理上感受不一样，紧张和放松程度有明显差别。

学习主要是靠自觉的，如果是有监督才能学习，这种背动学习效果就没有自觉学习的好。

有人监督学习纪律就好，没有就差些，这会影响到自觉性强的同伴。应该提高自觉性。没有人监督更好才行。

1.

有标签就是有监督学习,没有标签就是无监督学习,说的详细一点,有监督学习的目的是在训练集中找规律,然后对测试数据运用这种规律,而无监督学习没有训练集,只有一组数据,在该组数据集内寻找规律。

2.

无监督学习方法在寻找数据集中的规律性,这种规律性并不一定要达到划分数据集的目的,也就是说不一定要“分类”。比如,一组颜色各异的积木,它可以按形状为维度来分类,也可以按颜色为维度来分类。(这一点比监督学习方法的用途要广。如分析一堆数据的主分量,或分析数据集有什么特点都可以归于无监督学习方法的范畴) ,而有监督学习则是通过已经有的有标签的数据集去训练得到一个最优模型,像我们的CNN(卷积神经网络)模型都是运用了有监督学习去训练出最优的模型,利用这个最优的模型就可以对一些图像进行场景分类。

3.

有监督学

到此，以上就是小编对于无监督学习方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于无监督学习方法的2点解答对大家有用。