降维

#refplus, #refplus li{ padding:0; margin:0; list-style:none; }； document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => { let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,''); let refel = document.querySelector(refid); let refnum = refel.dataset.num; let ref_content = refel.innerText.replace(`[${refnum}]`,''); tippy(ref, { content: ref_content, ...

无监督学习之线性模型（clustering、PCA、MF）1 无监督学习总览我们都知道，有监督数据是十分宝贵的。一般来说我们获取data很容易，但获取label却比较困难。因此，无监督学习在机器学习中十分关键。如何利用好大量的无监督数据，对于业务冷启动和持续迭代运行，都至关重要。 无监督学习大致分为 化繁为简。又包括 聚类，将无监督数据合并为一个个cluster。cluster内数据相似，cluster间数据不相似。 降维，特征提取。对无监督数据，比如图像、文本，提取特征。比如PCA、Auto-Encoder、MF 无中生有，主要就是各种生成模型。 本文主要讲无监督中的线性模型。包括clustering、PCA、MF等 2 聚类 Clustering2.1 聚类种类聚类在实际业务中十分重要，特别是业务冷启动的时候。可以用来做意图类别挖掘、知识库生产、话题挖掘等。还可以结合打标数据，实现标注数据噪声发现。聚类算法很多，如下 划分聚类 k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means 层次聚类 ...