非監督式學習演算法

監督式機器學習和非監督式機器學習有何區別？ 監督式和非監督式機器學習(ML) 是ML 演算法的兩個類別。ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 監督式學習 ...

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 ... 演算法包括K-means，HAC(Hierarchical Aggolmerative ...

訓練資料沒有標準答案、不需要事先以人力輸入標籤，故機器在學習時並不知道其分類結果是否正確。訓練時僅須對機器提供輸入資料(特徵)，並利用分群演算法自動從這些特徵中找 ...

主要演算法：K-Means、集群分析(Cluster Analysis)、主成成分分析(PCA)等。 優點：不用人工介入、最省力、成本最低。 缺點：準確率不高、無法自動修正調整、分群結果無法 ...

2021年3月31日 — 至於在非監督式學習的部分，常見的功能可為分群（Clustering）、關聯（Association）與降維（Dimension Reduction）。實務上，在進行分群時，例如進行市場 ...

2023年1月18日 — ... 演算法。 非監督式學習所需資料沒有固定答案，依據相似度進行分類，例如：一堆不知名的黑色物品跟白色物品，會下意識依同顏色做分類。也因為資料答案 ...

2023年10月21日 — 非監督式學習接收未被標記的數據，並通過演算法根據常見的模式、特色、或是其他因素將數據分類。例如，可能團隊手上有一大組的小狗圖片，然而這些圖片都 ...

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 ...

方法 編輯. 非監督式學習常使用的方法有很多種，包括：. 分群法 · K-平均演算法 · 混合模型 · 層次聚類 · 異常檢測 · 自編碼 · 深度置信網路（英語：Deep belief network） ...

無監督式學習網絡(Unsupervised Learning Network)是人工智慧網絡的一種演算法(algorithm)，其目的是去對原始資料進行分類，以便瞭解資料內部結構。有別於監督式學習 ...