无监督学习

这涉及在未标记的数据集上训练模型。目标是发现数据中隐藏的模式或结构。这就像给孩子一大盒乐高积木，却不给说明书。目标是看看他们能否自己拼出有趣的结构或模式。例如，聚类和降维任务：

• 聚类：目标是将相似的实例分组成簇。这就像在没人告诉你该怎么做的情况下，把玩具分组。例如，商店可能会把顾客分成不同类型，以便找出针对每种类型进行宣传的最佳方式。在社交媒体上，聚类也有助于找出谁属于哪个朋友圈。
• 降维：一种在保留高维数据基本特征的同时简化其复杂性的技术。想象一下，你有一个装满学习用品的大背包，但想让它轻一些。降维就像找出哪些东西是必需的，哪些不是，这样你只需带上真正需要的东西。这有助于处理过多的信息，例如，当你试图查看一幅非常复杂的图像时，可以对它进行简化，让它更容易理解。

在本课程中学习不同算法时，我们会讨论它们更接近监督学习还是无监督学习。