1、什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)？

? ? ? ? 無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的一類，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù) 中的模式。利用 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布或數(shù)據(jù)與數(shù) 據(jù)之間的關(guān)系被稱作無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

2、無監(jiān)督學(xué)習(xí)代表算法：

? ? ? ? 1、k-means算法（聚類算法）

3、什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)?

????????監(jiān)督學(xué)習(xí)描述的任務(wù)是：當(dāng)給定輸入x,如何通過在有標(biāo)注輸入和輸出的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型而能夠預(yù)測輸出y

????????1、通過帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練集：訓(xùn)練模型

????????2、通過訓(xùn)練模型，輸入新事件自變量x,預(yù)測輸出y

?4、監(jiān)督學(xué)習(xí)代表算法：

????????1、knn(k最近鄰算法）屬于分類方法。

? ? ? ? 2、貝葉斯算法、樸素貝葉斯算法，屬于分類方法。

? ? ? ? 3、邏輯回歸，屬于回歸方法。

? ? ? ? 4、線性回歸，屬于回歸方法。

?5、無監(jiān)督學(xué)習(xí)vs監(jiān)督學(xué)習(xí)。

? ? ? ?1.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法必須要有訓(xùn)練集與測試樣本。在訓(xùn)練集中找規(guī)律，而對 測試樣本使用這種規(guī)律。而非監(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. 監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法就是識別事物，識別的結(jié)果表現(xiàn)在給待識別數(shù)據(jù)加上 了標(biāo)簽。因此訓(xùn)練樣本集必須由帶標(biāo)簽的樣本組成。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法只 有要分析的數(shù)據(jù)集的本身，預(yù)先沒有什么標(biāo)簽。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集呈現(xiàn)某種 聚集性，則可按自然的聚集性分類，但不予以某種預(yù)先分類標(biāo)簽對上號為 目的。

?6、何時采用哪種方法 ?

? ? ? ? 簡單的方法就是從定義入手，有訓(xùn)練樣本則考慮采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法；無 訓(xùn)練樣本，則一定不能用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。但是，現(xiàn)實(shí)問題中，即使沒有訓(xùn) 練樣本，我們也能夠憑借自己的雙眼，從待分類的數(shù)據(jù)中，人工標(biāo)注一些 樣本，并把它們作為訓(xùn)練樣本，這樣的話，可以把條件改善，用監(jiān)督學(xué)習(xí) 方法來做。對于不同的場景，正負(fù)樣本的分布如果會存在偏移（可能大的 偏移，可能比較小），這樣的話，監(jiān)督學(xué)習(xí)的效果可能就不如用非監(jiān)督學(xué) 習(xí)了。

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總結(jié)

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