unsupervisedlearning

词汇分析：unsupervised learning

“unsupervised learning”是一个计算机科学领域的术语，特指一种机器学习方法。在这种方法中，算法在没有标注的数据上进行学习，旨在发现数据中的结构和模式。该词组由两个部分组成：“unsupervised”作为形容词，表示没有监督或指导，而“learning”作为名词，指的是学习的过程。

词语辨析

在“unsupervised learning”中，形容词“unsupervised”强调了学习过程中的无监督特性，而名词“learning”描述了整体的学习活动。与之对应的还有“supervised learning”（有监督学习），后者依赖于标注数据进行训练。

词汇扩充

• supervised learning - 有监督学习
• reinforcement learning - 强化学习
• clustering - 聚类
• dimensionality reduction - 降维

近义词

• self-organizing learning - 自组织学习
• automated learning - 自动学习

反义词

• supervised learning - 有监督学习

词典参考

根据柯林斯词典和牛津词典的定义，“unsupervised learning”是一种通过分析未标记数据来发现数据结构的机器学习方法。

用法示例

• The unsupervised learning algorithm can identify patterns in the data without any labels.

  该无监督学习算法能够在没有任何标签的情况下识别数据中的模式。

• In unsupervised learning, the model learns from unlabelled data.

  在无监督学习中，模型从未标记的数据中学习。

• Clustering is a common technique used in unsupervised learning.

  聚类是无监督学习中常用的一种技术。

• Applications of unsupervised learning include customer segmentation.

  无监督学习的应用包括客户细分。

• Dimensionality reduction techniques are often employed in unsupervised learning.

  降维技术通常在无监督学习中使用。

• Machine learning engineers often prefer unsupervised learning for exploratory data analysis.

  机器学习工程师通常更喜欢在探索性数据分析中使用无监督学习。

• The goal of unsupervised learning is to uncover hidden patterns.

  无监督学习的目标是揭示隐藏的模式。

• In unsupervised learning, the data is not labeled.

  在无监督学习中，数据没有标签。

• Some popular algorithms for unsupervised learning include K-means and hierarchical clustering.

  一些流行的无监督学习算法包括K均值和层次聚类。

• Understanding unsupervised learning is crucial for data scientists.

  理解无监督学习对数据科学家来说至关重要。

• Data pre-processing is often necessary before applying unsupervised learning.

  在应用无监督学习之前，数据预处理通常是必要的。

• The results of unsupervised learning can be evaluated using silhouette scores.

  无监督学习的结果可以使用轮廓系数进行评估。

• Many industries apply unsupervised learning techniques to improve efficiency.

  许多行业应用无监督学习技术来提高效率。

• Visualization tools help interpret the outcomes of unsupervised learning.

  可视化工具有助于解释无监督学习的结果。

• Researchers are investigating new methods for unsupervised learning.

  研究人员正在探索新的无监督学习方法。

• One challenge in unsupervised learning is determining the number of clusters.

  在无监督学习中，一个挑战是确定聚类的数量。

• Feature extraction is important in the context of unsupervised learning.

  在无监督学习的背景下，特征提取是重要的。

• Unsupervised learning can lead to unexpected insights.

  无监督学习可以带来意想不到的见解。

• Applications of unsupervised learning span various fields such as marketing and finance.

  无监督学习的应用跨越多个领域，如营销和金融。