有兩種常見的無監督特徵學習方式，區別在於有什麼樣的未標註資料。
自學習（ self-taught learning ）是其中更為一般的、更強大的學習方式，它不要求未標註資料和已標註資料來自同樣的分布。
另外一種帶限制性的方式也被稱為半監督學習，它要求未標註資料和已標註資料服從同樣的分布。
這個例子裡，未標註資料完全來自於乙個和已標註資料不同的分布（未標註資料集中，或許其中一些影象包含貓或者狗，但是不是所有的影象都如此）。這種情形被稱為自學習。
相反，如果有大量的未標註影象資料，要麼是貓影象，要麼是狗影象，僅僅是缺失了類標號。也可以用這些未標註資料來學習特徵。這種方式，即要求未標註樣本和帶標註樣本服從相同的分布，有時候被稱為半監督學習。
在實踐中，常常無法找到滿足這種要求的未標註資料（每張影象不是貓就是狗，只是丟失了類標號的影象資料）因此，自學習在無標註資料集的特徵學習中應用更廣。
有監督學習 無監督學習與半監督學習
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監督學習，無監督學習和半監督學習
監督學習 supervised learning 無監督學習 unsupervised learning 半監督學習 semi supervised learning 2 概念 監督學習 用一部分已知分類 有標記的樣本來訓練機器後，讓它用學到的特徵，對沒有還分類 無標記的樣本進行分類 貼標籤。一句話...
機器學習筆記 監督學習，無監督學習，半監督學習
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