Unsupervised Learning

释义 Definition

无监督学习：一种机器学习方法，在没有人工标注的“正确答案”（标签）的情况下，让模型从数据中自动发现结构与规律，例如把相似样本分组（聚类）、找到更紧凑的表示（降维）、学习数据的潜在特征等。也常用于异常检测、数据探索与表示学习。

例句 Examples

Unsupervised learning can group customers with similar buying habits.
无监督学习可以把购买习惯相似的顾客分成一组。

In practice, unsupervised learning is often used to discover hidden patterns in large datasets before building a predictive model.
在实际应用中，无监督学习常用于在建立预测模型之前，从海量数据中发现隐藏的模式。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌʌnsuːpərˈvaɪzd ˈlɝːnɪŋ/

词源 Etymology

由 un-（表示“非、无”）+ supervised（“受监督的”，来自 supervise，意为“监督、指导”）+ learning（“学习”）组成，字面意思就是“没有监督的学习”。在机器学习语境中，“监督”通常指带有标签的数据与人为指导的训练目标。

相关词 Related Words

• Machine Learning
• Clustering
• Dimensionality Reduction
• Feature Learning
• Autoencoder
• K-means
• PCA
• Latent Variable
• Anomaly Detection
• Self-supervised Learning

文献与著作 Literary / Notable Works

• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在聚类、混合模型等章节中系统讨论无监督学习方法。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——包含无监督学习与探索性数据分析相关内容。
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio, Courville）——涉及表示学习、无监督/自监督相关思想与模型。
• Information Theory, Inference, and Learning Algorithms（David J. C. MacKay）——从信息论与概率角度讨论学习与无监督建模思路。