無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的問題，于是小編就整理了2個相關(guān)介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的解答，讓我們一起看看吧。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)有哪些不同的性質(zhì)指標(biāo)？

無監(jiān)督學(xué)習(xí)（也有人叫非監(jiān)督學(xué)習(xí)，反正都差不多）則是另一種研究的比較多的學(xué)習(xí)方法，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同之處，在于我們事先沒有任何訓(xùn)練樣本，而需要直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。

這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認(rèn)識世界的過程中很多處都用到了無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

比如我們?nèi)⒂^一個畫展，我們完全對藝術(shù)一無所知，但是欣賞完多幅作品之后，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什么叫做朦朧派，什么叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監(jiān)督學(xué)習(xí)里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，而我們并不關(guān)心這一類是什么。因此，一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的不同性質(zhì)指標(biāo)主要包括聚類、降維和異常檢測。

聚類是將數(shù)據(jù)集中的樣本分為不同的簇，每個簇內(nèi)的樣本具有相似的特征。

降維是將高維數(shù)據(jù)壓縮為低維數(shù)據(jù)，以便更好地理解數(shù)據(jù)并減少計算成本。

異常檢測是識別數(shù)據(jù)集中與其他樣本顯著不同的樣本。這些指標(biāo)在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中被廣泛使用，幫助我們理解數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別？

監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中兩種不同的學(xué)習(xí)方法。

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí): 監(jiān)督學(xué)習(xí)是根據(jù)有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并通過構(gòu)建一個函數(shù)來預(yù)測新的、未見過的數(shù)據(jù)的輸出標(biāo)簽。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)被標(biāo)記并包括訓(xùn)練樣本和它們的標(biāo)簽，目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個函數(shù)，使它能夠精確地關(guān)聯(lián)這些標(biāo)簽與新的、未見過的數(shù)據(jù)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子包括圖像識別、文本分類、垃圾郵件檢測等。

2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí): 無監(jiān)督學(xué)習(xí)是在沒有標(biāo)簽的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，該方法旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽標(biāo)識，模型使用維度縮減和聚類來鑒別數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和規(guī)律。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子包括市場細(xì)分、異常檢測等。

總之，兩種學(xué)習(xí)方法的不同點在于是否存在標(biāo)記和用途。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記數(shù)據(jù)以進(jìn)行預(yù)測，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要有這些標(biāo)記，主要用于發(fā)現(xiàn)隱含的數(shù)據(jù)關(guān)系。

答，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別有以下幾點，一，對學(xué)習(xí)的態(tài)度會不一樣。有的人有監(jiān)督學(xué)習(xí)態(tài)度端正，無監(jiān)督學(xué)習(xí)就不自覺。

二，學(xué)習(xí)的氣分不一樣，有人管著比沒人監(jiān)督在心理上感受不一樣，緊張和放松程度有明顯差別。

學(xué)習(xí)主要是靠自覺的，如果是有監(jiān)督才能學(xué)習(xí)，這種背動學(xué)習(xí)效果就沒有自覺學(xué)習(xí)的好。

有人監(jiān)督學(xué)習(xí)紀(jì)律就好，沒有就差些，這會影響到自覺性強(qiáng)的同伴。應(yīng)該提高自覺性。沒有人監(jiān)督更好才行。

1.

有標(biāo)簽就是有監(jiān)督學(xué)習(xí),沒有標(biāo)簽就是無監(jiān)督學(xué)習(xí),說的詳細(xì)一點,有監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的是在訓(xùn)練集中找規(guī)律,然后對測試數(shù)據(jù)運用這種規(guī)律,而無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有訓(xùn)練集,只有一組數(shù)據(jù),在該組數(shù)據(jù)集內(nèi)尋找規(guī)律。

2.

無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在尋找數(shù)據(jù)集中的規(guī)律性,這種規(guī)律性并不一定要達(dá)到劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的目的,也就是說不一定要“分類”。比如,一組顏色各異的積木,它可以按形狀為維度來分類,也可以按顏色為維度來分類。(這一點比監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的用途要廣。如分析一堆數(shù)據(jù)的主分量,或分析數(shù)據(jù)集有什么特點都可以歸于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的范疇) ,而有監(jiān)督學(xué)習(xí)則是通過已經(jīng)有的有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型,像我們的CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型都是運用了有監(jiān)督學(xué)習(xí)去訓(xùn)練出最優(yōu)的模型,利用這個最優(yōu)的模型就可以對一些圖像進(jìn)行場景分類。

3.

有監(jiān)督學(xué)

到此，以上就是小編對于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的2點解答對大家有用。