无人监督是指在某个活动或事物中没有人类的直接监管或干预。这种监管通常被看作是自主、自动化和自我管理的一种方式。如在电子商务中，网站的搜索引擎可以使用自动化算法来决定推荐哪些商品，而不需要人为干预。无人监督也常用于严格限制隐私或安全问题的领域中。例如，在医疗领域中，一个患者的隐私受到非...
无监督学习 无监督学习是指一种机器学习算法。它无须在已标记数据 (即结果已知的数据) 上训练模型，就可以从数据中提取意义 。无监督学习是指一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中进行推断。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
百度试题 结果1 题目图像识别中的“无监督学习”是什么意思? A. 使用标签进行学习 B. 不使用标签进行学习 C. 使用部分标签进行学习 D. 使用所有标签进行学习 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
无监督数据挖掘是一种在没有预先标注数据的情况下,自动发现数据结构和模式的技术。其核心特点包括:无需标签、聚类分析、降维技术、关联规则挖掘等。其中,无需标签指的是在无监督数据挖掘中,数据集没有预先提供的分类或标签,这使得算法需要在数据中自行发现有意义的模式和结构。无监督数据挖掘广泛应用于各个领域,如市...
无监督学习( Unsupervised learning):从无标记的训练数据中推断结论。
无监督聚类是深度学习中一种建模框架，无监督聚类只能够聚类成指定数量的类，但却不能够说明每一个类到底代表着什么。评价指标 对于无类标的情况，没有唯一的评价指标。对于数据凸分布的情况我们只能通过类内聚合度、类间低耦合的原则来作为指导思想，如下如：当然，有这些还不够，对于如下图所示的数据在N维空间中的...
分享2赞 计算机编程吧 优就业林夕老师 机器学习中强化学习与监督学习、无监督学习区别监督学习即具有特征(feature)和标签(label)的,即使数据是没有标签的,也可以通过学习特征和标签之间的关系,判断出标签——分类。 简言之:提供数据,预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测,预测label为cat或者dog。 通过已有的一...
无监督离散化是指在离散化过程中不使用类信息的方法。无监督离散化方法在离散过程中不考虑类别属性,其输入数据集仅含有待离散化属性的值。早期的离散化方法如等频率、等宽度离散化等主要是无监督的离散化。常用的无监督的离散化过程 无监督离散化过程划分一个连续变量时，仅考虑这个属性数据的分布特性，而有监督的...