無監督學習與監督學習

因為接下來想寫一篇無監督學習的論文，是以在此提前整理一下無監督學習和監督學習的相關知識，以備後用。

1.http://blog.csdn.net/keepreder/article/details/47103427：

無監督和有監督的了解方法有很多，主要可以從以下幾方面來了解：

1、無監督與監督學習的差別在于一個無教學值，一個有教學值。但是，個人認為他們的差別在于無監督學習一般是采用聚簇等算法來分類不同樣本。而監督學習一般是利用教學值與實際輸出值産生的誤差，進行誤差反向傳播修改權值來完成網絡修正的。但是無監督學習沒有反向傳播修改權值操作。

2、樣本全部帶标記/樣本全部不帶标記··· PS:部分帶标記的是半監督學習

3、訓練集有輸入有輸出是有監督，包括所有的回歸算法分類算法，比如線性回歸、決策樹、神經網絡、KNN、SVM等；訓練集隻有輸入沒有輸出是無監督，包括所有的聚類算法，比如k-means 、PCA、 GMM等

有監督學習：對具有概念标記（分類）的訓練樣本進行學習，以盡可能對訓練樣本集外的資料進行标記（分類）預測。這裡，所有的标記（分類）是已知的。是以，訓練樣本的岐義性低。

無監督學習：對沒有概念标記（分類）的訓練樣本進行學習，以發現訓練樣本集中的結構性知識。這裡，所有的标記（分類）是未知的。是以，訓練樣本的岐義性高。聚類就是典型的無監督學習

2.https://www.wukong.com/question/6434766975703974145/

3.一篇無監督學習的綜述論文：http://www.c-s-a.org.cn/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20160801&flag=1&journal_id=cas&year_id=2016

4.https://shartoo.github.io/represationlearning/