Coursera Machine Learning 学习笔记(三)

- Unsupervised Learning

       在监督学习中,无论是回归问题还是分类问题,我们所用到数据都有明确的标签或相应的预测结果。

       而在非监督学习中,我们现有的数据没有相应的结果或标签,有的只是特征。因此,非监督学习要解决的问题是发现这些数据是否可以分为不同的组。

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       非监督学习的一个典型问题是聚类问题,例如:

       - 分析大型数据中心网络传输数据情况,分析哪些机器在协同工作。

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       - 社交网络分析

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       - 市场分割

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       - 天文数据分析

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       - 人类基因聚类分析

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       还有一个经典的例子是鸡尾酒会问题,在一个满是人的房间中,人们在互相谈话,我们使用若干麦克风记录下房间的声音,利用非监督学习算法来分出房间中某一个人所说的话。

       鸡尾酒会问题的一个简化版本是一个房间中有两个人同时在讲话,利用两个麦克风来录音。

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