- 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。
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。
- 社交网络分析
- 市场分割
- 天文数据分析
- 人类基因聚类分析
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。
Coursera Machine Learning 学习笔记（三）
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