自监督学习‌ 三分钟了解“无监督学习”

无监督学习是一种机器学习方法，它在没有人为标记的数据集上进行训练。这意味着，在训练过程中，算法并没有被告知正确的输出应该是什么，而是自己从数据中发现模式并进行预测。

无监督学习有许多应用场景。其中一个常见的应用是聚类，即将数据分为不同的类别。例如，商家可以使用无监督学习算法来将客户分为不同的群体，以便根据客户的偏好和行为进行营销。

另一个应用是降维，即通过减少数据维度来简化数据。这可以让人们更容易理解和可视化数据，同时还可以减少计算复杂度。

此外，无监督学习也可以用于对大型数据集进行分析。例如，研究人员可以使用无监督学习算法来分析大量的文本数据，以找出潜在的模式和主题。

无监督学习也有一些局限性。由于算法没有被告知正确的输出，所以它的准确性可能较低。此外，在某些情况下，数据集可能很大，计算复杂度也很高，这会导致训练过程变得非常慢。

总的来说，无监督学习是一种强大的工具，可以帮助人们从数据中发现模式和结构。它在许多领域都有广泛的应用，包括商业，科学和技术等。随着数据量的增加，无监督学习的重要性也会持续增加。随着技术的发展，无监督学习算法也在不断改进，并且越来越多的人正在利用这种技术来探索数据并获得有意义的信息。

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