无监督学习数据：定义、应用及挑战
无监督学习数据是指没有标签或类别的数据，算法需要自行发现数据中的模式和结构。这种数据通常用于聚类、降维、异常检测等任务。相比有监督学习数据，无监督学习数据的处理过程更具挑战性，因为算法需要从数据本身中发现有意义的信息，而不是依靠已知的标签或类别进行学习。常见的无监督学习数据包括文本、图像、视频、音频等。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/mPPn 著作权归作者所有。请勿转载和采集!
安全问答是一个知识全球问答,包含丰富的问答知识
无监督学习数据是指没有标签或类别的数据，算法需要自行发现数据中的模式和结构。这种数据通常用于聚类、降维、异常检测等任务。相比有监督学习数据，无监督学习数据的处理过程更具挑战性，因为算法需要从数据本身中发现有意义的信息，而不是依靠已知的标签或类别进行学习。常见的无监督学习数据包括文本、图像、视频、音频等。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/mPPn 著作权归作者所有。请勿转载和采集!