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无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念。无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的。 从典型的应用上说，监督学习比较多用在“分类”上，利用给定的数据，做出一个决策，这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种。各类识别、自动驾驶等都属于这一类。 无监督学习则是“聚类”，算法自行寻找输入数据集的规律，并把它们按照规律分别组合，同样特征的放到一个类群。像自然语言理解、推荐算法、数据画像等，都属于这类（实际实现中还是比较多用半监督学习，但最早概念的导入还是属于无监督学习）。 无监督学习的确是没有人工的标注，
俺踏月色而来
2018-06-20
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