（baidu） 无监督学习/非监督式学习(unsupervised learning):设计分类器时候，用于处理未被分类标记的样本集。监督学习中在给予计算机学习样本的同时，还告诉计算各个样本所属的类别。
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...：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题。 无监督学习（unsupervised learning）：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类。
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非监督学习（Unsupervised Learning）：给定一系列没有任何标记的训练样本，学习的 目的是发现隐藏在这些样本中的某种结构，例如样本的聚集情况。
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人工神经网络可以学会任何它可以表达的东西，就是说表达能力限制了学习能力 无导师学习（Unsupervised learning）：抽取输入样本的特征或统计规律，不必知道输入与输出的关系有导师学习（Supervised learning）：输入与输出构成pair，用输出来指...
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Unsupervised Learning Network 无监督式学习网络 ; 非监督式学习模型
Recent Advances in Unsupervised Learning 无监督学习的最新进展
unsupervised learning algorithm 无监督学习算法
Supervised and Unsupervised Learning 监督和无监督学习
unsupervised learning support vector machines 无监督学习支持向量机
unsupervised learning ann 无监督学习神经网络
Explanatory Unsupervised Learning 解释性的无监督学习
unsupervised learning neural networks 非监督学习神经网络
The former belongs to supervised learning and the latter belongs to unsupervised learning.
它们分属于有监督学习与无监督学习。
参考来源 - 支持向量机在基于边缘检测的图像分割和函数估计中的应用Compared with traditional supervised learning and unsupervised learning, semi-supervised learning is in a rather new field.
目前在机器学习界,主要还是传统的监督学习和非监督学习两大类别,半监督学习还属于一个比较新颖的领域。
参考来源 - 半监督学习及其应用研究Then, the corrected-word-frequency-based approach to word segmentation using unsupervised learning is presented.
无指导学习下基于修正词频库的分词方法研究,正是针对这一问题而提出的。
参考来源 - 无指导学习下基于修正词频库的分词方法研究The self-organizing feature maps(SOFM) is an Unsupervised learning classification method, so the number of nodes of output layer should equaled approximately the modulus of object when we applicate SOFM.
研究采用的自组织特征映射网络属于无导师学习的训练方法,因此网络的输出结果要尽可能地接近地类的模数。
参考来源 - 基于SOFM和专家分类器的土地类型遥感分类研究The self-organizing feature maps(SOFM) is an Unsupervised learning classification method, so the number of nodes of output layer should equaled approximately the modulus of object when we applicate SOFM.
研究采用的自组织特征映射网络属于无导师学习的训练方法,因此网络的输出结果要尽可能地接近地类的模数。
参考来源 - 基于SOFM和专家分类器的土地类型遥感分类研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
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