無監督式學習

無監督式學習（Unsupervised Learning，日語中叫做”教師なし學習”）。和監督式學習（supervised Learning,日語中叫做”教師あり學習”）和強化學習（reinforcement learning）一起，構成了機器學習的三種基本形式。

無監督式學習對原始資料進行分類，以便了解資料內部結構，有clustering、density estimation、visualization三種形式。無監督式學習在學習時並不知道其分類結果是否正確，亦不知道何種學習是正確的。其特點是僅提供輸入樣本，而它會自動從這些樣本中找出其潛在類別規則。當學習完畢並經測試後，也可以將之套用到新的案例上。