無監督學習

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机器学习与数据挖掘
范式 监督学习 無監督學習 線上機器學習 元学习（英语：Meta-learning (computer science)） 半监督学习 自监督学习 强化学习 基于规则的机器学习（英语：Rule-based machine learning） 量子機器學習
问题 统计分类 生成模型 迴歸分析 聚类分析 降维 密度估计（英语：density estimation） 异常检测 数据清洗 自动机器学习 关联规则学习 語意分析 结构预测（英语：Structured prediction） 特征工程 表征学习 排序学习（英语：Learning to rank） 语法归纳（英语：Grammar induction） 本体学习（英语：Ontology learning） 多模态学习（英语：Multimodal learning）
监督学习 (分类 · 回归) 学徒学习（英语：Apprenticeship learning） 决策树学习 集成学习 Bagging 提升方法 随机森林 k-NN 線性回歸 朴素贝叶斯 人工神经网络 邏輯斯諦迴歸 感知器 相关向量机（RVM） 支持向量机（SVM） 迁移学习 微调
聚类分析 BIRCH CURE算法（英语：CURE algorithm） 层次 k-平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移（英语：Mean shift）
降维 因素分析 CCA ICA LDA NMF（英语：Non-negative matrix factorization） PCA PGD（英语：Proper generalized decomposition） t-SNE（英语：t-distributed stochastic neighbor embedding） SDL
结构预测（英语：Structured prediction） 圖模式 貝氏網路 條件隨機域 隐马尔可夫模型
异常检测 RANSAC k-NN 局部异常因子（英语：Local outlier factor） 孤立森林（英语：Isolation forest）
人工神经网络 自编码器 認知計算 深度学习 DeepDream（英语：DeepDream） 多层感知器 RNN LSTM GRU（英语：Gated recurrent unit） ESN（英语：Echo state network） 储备池计算（英语：reservoir computing） 受限玻尔兹曼机 GAN SOM CNN U-Net Transformer Vision transformer（英语：Vision transformer） 脉冲神经网络（英语：Spiking neural network） Memtransistor（英语：Memtransistor） 电化学RAM（英语：Electrochemical RAM）（ECRAM）
强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD） 多智能体（英语：Multi-agent reinforcement learning） Self-play（英语：Self-play (reinforcement learning technique)） RLHF
与人类学习 主动学习（英语：Active learning (machine learning)） 众包 Human-in-the-loop（英语：Human-in-the-loop）
模型诊断 学习曲线（英语：Learning curve (machine learning)）
数学基础 内核机器（英语：Kernel machines） 偏差–方差困境（英语：Bias–variance tradeoff） 计算学习理论（英语：Computational learning theory） 经验风险最小化 奥卡姆学习（英语：Occam learning） PAC学习（英语：Probably approximately correct learning） 统计学习 VC理论
大会与出版物 NeurIPS ICML（英语：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英语：Machine Learning (journal)） JMLR（英语：Journal of Machine Learning Research）
相关条目 人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence） 机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research） 机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
查 论 编

無監督學習（英語：unsupervised learning），又稱非監督式學習，是機器學習的一種方法，沒有給定事先標記過的訓練範例，自動對輸入的資料進行分類或分群。無監督學習的主要運用包含：聚类分析（cluster analysis）、關聯規則（association rule）、維度縮減（dimensionality reduce）。它是監督式學習和強化學習等策略之外的一種選擇。

一個常見的無監督學習是数据聚类。在人工神經網路中，生成對抗網絡（GAN）、自組織映射（SOM）和適應性共振理論（ART）則是最常用的非監督式學習。

ART模型允許叢集的個數可隨著問題的大小而變動，並讓使用者控制成員和同一個叢集之間的相似度分數，其方式為透過一個由使用者自定而被稱為警覺參數的常數。ART也用於模式識別，如自動目標辨識和數位信號處理。第一個版本為"ART1"，是由卡本特和葛羅斯柏格所發展的。

非監督式學習常使用的方法有很多種，包括：

• 分群法
  • K-平均演算法
  • 混合模型
  • 層次聚類
• 異常檢測
• 自編碼
• 深度置信网络（英语：Deep belief network）
• 赫布學習
• 生成對抗網路
• 自組織映射
• 學習潛在變數模型的方法
  • 最大期望演算法
  • 矩估計
  • 盲信號分離技術，例如：
    • 主成份分析
    • 獨立成份分析
    • 非負矩陣分解（英语：Non-negative matrix factorization）
    • 奇異值分解

• 無監督式學習網路
• 人工神經網路
• 數據聚類
• 最大期望演算法