機(jī)器學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 1的區(qū)別。機(jī)器學(xué)習(xí)按照方法可以分為四類(lèi)，分別是:監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí):這種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，什么是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別在于，一個(gè)沒(méi)有教學(xué)價(jià)值，一個(gè)有教學(xué)價(jià)值。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。根據(jù)其學(xué)習(xí)方法可以分為以下四種:監(jiān)督學(xué)習(xí):這種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)利用已知的數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型，預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的結(jié)果。這個(gè)過(guò)程就是建立一個(gè)函數(shù)，通過(guò)輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)輸出。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí):這類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有明確的輸出，只有輸入數(shù)據(jù)。它的任務(wù)是在輸入數(shù)據(jù)中找到有意義的結(jié)構(gòu)和模式。

半監(jiān)督學(xué)習(xí):這種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，有些數(shù)據(jù)是有標(biāo)簽的，有些數(shù)據(jù)是無(wú)標(biāo)簽的，所以無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)可以通過(guò)有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的指導(dǎo)來(lái)學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí):這種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)采用試錯(cuò)法進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)不斷的嘗試和對(duì)環(huán)境的反饋來(lái)獲得最佳決策。過(guò)程就是在不斷嘗試學(xué)習(xí)的過(guò)程中，通過(guò)得到獎(jiǎng)懲來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)策略，從而實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期回報(bào)的最大化。

。降維什么是降維？假設(shè)現(xiàn)在有n個(gè)對(duì)象a1，a2，an，每個(gè)對(duì)象都有多個(gè)屬性x1，x2，xm。當(dāng)我們用一個(gè)矩陣來(lái)表示這些對(duì)象時(shí)，它就是一個(gè)An×m矩陣。舉個(gè)例子，假設(shè)我們有五只貓，每只貓都有不同的毛色、體型、身高、體重、年齡、性別等特征。這里的貓是我們的對(duì)象；“貓”這個(gè)名字是這個(gè)物體的標(biāo)簽；毛色、體型、體重等特征就是我們所說(shuō)的物體的屬性。

維度越多，信息量和數(shù)據(jù)量越大，占用的磁盤(pán)空間和內(nèi)存也越多。實(shí)際上我們?cè)趯?shí)踐中有時(shí)候用不到那么多信息，所以需要降維。降維是一種壓縮維度并盡可能保留分布信息的嘗試。我們可以認(rèn)為它是數(shù)據(jù)壓縮或特征選擇。在現(xiàn)實(shí)生活中，當(dāng)我們對(duì)樣本做數(shù)據(jù)處理、圖像處理等操作時(shí)，希望模型的精度比較高，或者泛化誤差率小，那么就希望樣本的采樣密度足夠大(密集采樣)。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)是指在沒(méi)有類(lèi)別信息的情況下，通過(guò)分析所研究對(duì)象的大量樣本來(lái)對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)的一種數(shù)據(jù)處理方法。因?yàn)樵诤芏鄬?shí)際應(yīng)用中，對(duì)所研究的對(duì)象類(lèi)別的形成過(guò)程缺乏了解，或者判斷每個(gè)樣本(模式)的類(lèi)別需要做大量的工作(比如衛(wèi)星遙感照片中每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的地面情況)，所以往往只能從沒(méi)有類(lèi)別標(biāo)注的樣本集中學(xué)習(xí)。通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，將樣本集劃分為若干子集(類(lèi)別)，從而直接解決樣本的分類(lèi)問(wèn)題，或者將其作為訓(xùn)練樣本集，再用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法設(shè)計(jì)分類(lèi)器。

這個(gè)問(wèn)題可以簡(jiǎn)單回答:是否有監(jiān)督取決于輸入數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽。如果輸入數(shù)據(jù)有標(biāo)簽，則為監(jiān)督學(xué)習(xí)，如果沒(méi)有標(biāo)簽，則為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。但根據(jù)知乎慣例，答案還會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大。一、什么是學(xué)習(xí)？習(xí)語(yǔ)可以總結(jié)為:舉一反三。以高考為例。我們上考場(chǎng)之前可能沒(méi)有做過(guò)高考的題，但是我們高中三年做過(guò)很多題，知道怎么解，所以在考場(chǎng)上就能算出怪題的答案。