Day 6. 機器學習模型- 學習的種類

對於未標記資料且目標是發現模式、將類似執行個體分組或偵測異常的場景，可以使用非監督式學習。也可以將其用於缺少已標記資料的探索性任務。範例包括組織大型資料封存、建 ...

2020年3月25日 — 非監督式學習(Unsupervised Learning)，是一種對於資料中不包含人類判斷(Label)的機器學習方法，在沒有過多人力判讀資料、或是沒有基礎理論而無法判讀 ...

非監督式學習（Unsupervised Learning） ... 資料沒有答案的學習，資料上面沒有給標籤。 就像是小孩在沒有老師給答案的情況下，自己透過資訊把一些東西歸納在一起。比如說 ...

2017年8月26日 — 非監督式學習可以只需要無標記( unlabeled)資料，便能實作。換成現實中的例子，想到的是消費者喜好分析，一般在分類不同消費群組時，我們習慣根據性別、 ...

2022年6月23日 — 其二是「非監督式學習（Unsupervised Learning）」，所有資料都不會事先經過人為標註，而是電腦自行偵測資料特徵並將其分類，若以上述例子而言，就是 ...

2023年1月18日 — 監督式學習是訓練機器學習指令的方式之一,與非監督式學習主要差異在於,資料是否被標籤化.本篇將帶大家認識監督式學習定義,應用,以及未來發展！

2023年10月21日 — 其他常見的實務案例包括，顧客旅程分析（利用消費者在網頁上的顧顧客旅程做行為分析，並以此歸納出不同購買模式的消費者）、或是尋找異常值（銀行透過 ...

非監督式學習運用的資料無需被定義，而數據裡的資料只有特徵沒有標籤，若是以前面的例子來說，這時候演算法僅能根據特徵區分出兩大類型，然而，我們卻無法得知哪一個類型 ...

無監督學習（英語：unsupervised learning），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。無監督學習 ...