Học Không Có Giám Sát – Wikipedia Tiếng Việt

Bước tới nội dung

Nội dung

chuyển sang thanh bên ẩn

• Đầu
• 1 Xem thêm
• 2 Tham khảo
• 3 Đọc thêm

• Bài viết
• Thảo luận

Tiếng Việt

• Đọc
• Sửa đổi
• Sửa mã nguồn
• Xem lịch sử

Công cụ Công cụ chuyển sang thanh bên ẩn Tác vụ

• Đọc
• Sửa đổi
• Sửa mã nguồn
• Xem lịch sử

Chung

• Các liên kết đến đây
• Thay đổi liên quan
• Liên kết thường trực
• Thông tin trang
• Trích dẫn trang này
• Tạo URL rút gọn
• Tải mã QR

In và xuất

• Tạo một quyển sách
• Tải dưới dạng PDF
• Bản để in ra

Tại dự án khác

• Wikimedia Commons
• Khoản mục Wikidata

Giao diện chuyển sang thanh bên ẩn Bách khoa toàn thư mở Wikipedia

Học không có giám sát (tiếng Anh: unsupervised learning) là một phương pháp của ngành học máy nhằm tìm ra một mô hình mà phù hợp với các quan sát.[1] Nó khác biệt với học có giám sát ở chỗ là đầu ra đúng tương ứng cho mỗi đầu vào là không biết trước. Trong học không có giám sát, một tập dữ liệu đầu vào được thu thập. Học không có giám sát thường đối xử với các đối tượng đầu vào như là một tập các biến ngẫu nhiên. Sau đó, một mô hình mật độ kết hợp sẽ được xây dựng cho tập dữ liệu đó.

Học không có giám sát có thể được dùng kết hợp với suy luận Bayes để cho ra xác suất có điều kiện (nghĩa là học có giám sát) cho bất kì biến ngẫu nhiên nào khi biết trước các biến khác.

Học không có giám sát cũng hữu ích cho việc nén dữ liệu: về cơ bản, mọi giải thuật nén dữ liệu hoặc là dựa vào một phân bố xác suất trên một tập đầu vào một cách tường minh hay không tường minh.

Một dạng khác của học không có giám sát là phân nhóm dữ liệu, nó đôi khi không mang tính xác suất.

Xem thêm

[sửa | sửa mã nguồn]

• Phân nhóm dữ liệu
• Bản đồ tự tổ chức
• Thuật toán cực đại hóa kỳ vọng
• Phân tích khái niệm hình thức (formal concept analysis)

Tham khảo

[sửa | sửa mã nguồn]

1. ^ Hinton, Geoffrey; Sejnowski, Terrence (1999). Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press. ISBN 978-0262581684.

Đọc thêm

[sửa | sửa mã nguồn]

• Bousquet, O.; von Luxburg, U.; Raetsch, G., biên tập (2004). Advanced Lectures on Machine Learning. Springer-Verlag. ISBN 978-3540231226.
• Duda, Richard O.; Hart, Peter E.; Stork, David G. (2001). "Unsupervised Learning and Clustering". Pattern classification (ấn bản thứ 2). Wiley. ISBN 0-471-05669-3.
• Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert (2009). The Elements of Statistical Learning: Data mining, Inference, and Prediction. New York: Springer. tr. 485–586. doi:10.1007/978-0-387-84858-7_14. ISBN 978-0-387-84857-0.
• Hinton, Geoffrey; Sejnowski, Terrence J., biên tập (1999). Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press. ISBN 0-262-58168-X. (This book focuses on unsupervised learning in neural networks)

Bài viết này vẫn còn sơ khai. Bạn có thể giúp Wikipedia mở rộng nội dung để bài được hoàn chỉnh hơn.

• x
• t
• s

Lấy từ “https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Học_không_có_giám_sát&oldid=65467182” Thể loại:

• Học không có giám sát
• Học máy

Thể loại ẩn:

• Tất cả bài viết sơ khai
• Sơ khai

Tìm kiếm Tìm kiếm Đóng mở mục lục Học không có giám sát 33 ngôn ngữ Thêm đề tài