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一、资源简介
今天给大家推荐的是一份关于python的无监督学习的资料，在这份资料中，作者详细讲述了关于机器学习无监督学习的知识，并利用python实战了一些无监督学习的算法，非常值得一看。
现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。
无监督学习里典型例子是聚类。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。
二、主要内容
常用的无监督学习算法主要有主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
从原理上来说PCA等数据降维算法同样适用于深度学习，但是这些数据降维方法复杂度较高，并且其算法的目标太明确，使得抽象后的低维数据中没有次要信息，而这些次要信息可能在更高层看来是区分数据的主要因素。所以现在深度学习中采用的无监督学习方法通常采用较为简单的算法和直观的评价标准。
三、资源分享
同时为了方便大家，我们把最新PDF打包好了，可以直接下载哦~
获取方式：
1. 关注我们的公众号“AI遇见机器学习”
2. 后台回复“python无监督学习” 即可以获取资料哈~（建议复制，避免错字）
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