Rozdział 7. Uczenie nienadzorowane
Termin uczenie nienadzorowane (ang. unsupervised learning) odnosi się do metod statystycznych znajdujących znaczenie danych bez treningu na danych etykietowanych (danych, w których przypadku interesujący wynik jest znany). W rozdziałach od 4. do 6. celem było zbudowanie modelu (zestawu reguł) do prognozowania zmiennej odpowiedzi z zestawu zmiennych objaśniających. Jest to uczenie nadzorowane. Z kolei uczenie nienadzorowane również tworzy model na podstawie danych, ale nie rozróżnia się tu zmiennych zależnych i niezależnych.
Uczenie nienadzorowane może służyć do osiągania innych celów. W niektórych przypadkach, gdy brak etykietowanych danych, może być użyte do stworzenia reguł predykcyjnych. Metody klasteryzacji ...
Get Statystyka praktyczna w data science now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
