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| Unsupervised Learning | 无监督学习 |
推荐阅读：
- https://en.wikipedia.org/wiki/Unsupervised_learning
- https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133
- http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/ul.pdf
条款草案：
什么是无监督学习？
无监督学习使我们能够在很少或根本不知道我们的结果应该是什么样的情况下解决问题。我们可以从数据中导出结构，我们不一定知道变量的影响。
类型：
聚类：用于探索性数据分析，以查找隐藏的模式或数据分组。收集1,000,000个不同的基因，并找到一种方法将这些基因自动分组成不同的相似或通过不同变量相关的组，例如寿命，位置，角色等。
无监督学习的方法包括：
集群。 K均值。混合模型。层次聚类，异常检测。神经网络。 Hebbian学习。生成性对抗网络。用于学习潜变量模型的方法，如。期望最大化算法（EM）矩的方法
几个例子： 假设您有电子商务网站的数据。你有一份他们上周在网上订购的人和物品清单。您现在可以使用聚类算法并在数据中查找模式，预测购买趋势并根据趋势制定业务策略。