概述

从本书开始, 将正式进入到监督学习 (Unsupervised Learning) 部分. 无监督学习, 顾名思义, 就是不受监督学习, 一种自由的学习方式. 该学习式不需要先验知识进行指导, 而是不断地自我认识, 自我巩固, 最后进行自我归纳. 在机器学习中, 无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别表示 (label), 其与有监督学习的对比如下:

有监督学习 (Supervised Learning) 下的训练集:
(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),(x(1),y(1)),(x(2),y(2))

无监督学习 (Unsupervised Learning) 下的训练集:
(x(1)),(x(2)),(x(3)),(x(1)),(x(2)),(x(3))

在有监督学习中, 我们把对样本进行分类的过程称之为分类 (Classification), 而在无监督学习中, 我们将物体被划分到不同集合的过程称之为聚类 (Clustering).

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