機器學習入門—無監督學習、監督學習、強化學習概念及算法介紹

1、無監督學習（Unsupervised Learning） 1.1、定義 利用無標籤的數據學習數據的分佈或數據與數據之間的關係被稱作無監督學習。 1.2、兩大任務 聚類(clustering) 降維(Dimension Reduction) 1.3、聚類(clustering) 1.3.1、定義 聚類，就是根據數據的「相似性」將數據分爲多類的過程。估算兩個不同樣本之間的相似性，通 常使用的方法就

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