就是训练数据无标签，算法自动对数据进行分类，听着很神奇，但学了机器学习以后，除了神经网络比较悬，对人像是个黑盒，别的都是基于数学的分类算法，无监督学习也不例外。
聚类—K-means算法
坐标轴上有一堆数据，要把他们当中更像的划分在一起，如何实现呢？这就是K-means算法的思想，该算法通过如下步骤实现该功能：
1，随机猜测，随机选择两个或多个中心点，其他点根据到中心点的距离分配所属集群，此时就得到了按到中心点距离划分的多个集群；
2，移动中心，因为中心点随机划分，并不能代表集群都是相近的数据，对一个集群内的所有点求平均位置，将中心点移至该处；
3，重新计算集群归属，根据中心点现有位置重新确认数据点所属的集群；
4，重复2、3，直到中心点位置不发生变化。
图解过程大致如下：
详细说明如下：
随机选取k个中心点u1、u2、、、uk；
分别计算距离最近的数据点，并归类为ci
评价聚类算法同样通过一个成本函数来实现，此处为失真函数，表示各数据点到中心点距离平方和的平均，数学定义如下：
聚类算法的目的在于最小化失真函数，即让中心点所属数据离中心点距离最短，该算法每次调整后失真函数应该下降或不变，若上升了则说明算法有bug。
中心点选取
首先是位置选取，由于选择中心点不同最后的分类也会不同，只能通过不断地尝试找到相对较小的分类方法并认定其为最佳，通常做法随机选取k个数据点作为中心，多次允许将不同集群的失真函数J作比较。
k的数量决定划分的种类，该做法并无确定唯一的答案，同样可以通过多次选择k计算失真函数比较，分类数量越多无疑会使J变小，如果k等于m了那J就是0，所以盲目追求最佳的J是无意义的，不过仍然有一种情况可以明显确定k的选取——肘方法。
即绘制分类数量与J的曲线，当下降斜率出现突然变缓处说明继续增加分类数量效果不再明显，类似胳膊的肘部，可以选取之。
可多数情景下曲线并无肘部，平滑曲线难以判断肘部，主要还是根据项目选择需要几种分类。
异常检测
只对不正常的事件进行预警，使用密度技术检测，若特征反常则报警，根据正态分布p(x,μ,σ^2) = (1 / (σ√(2π))) * e^((-1/2) * ((x-μ)/σ)^2)建立概率模型，设定阈值ε，若概率低于该值则说明异常，多用于金融诈骗等情景。
检测过程大致如下：
1，输入特征x1,x2...xn
2，拟合u和δ，公式分别为
3，计算预测值p(x)，公式为
，即多种异常情况同时发生的概率，若预测值小于阈值，说明异常发生。
对比监督学习
异常检测更适用于反面例子多，并且在不断出现新错误的情况，如网络攻击，更适用于安全问题
有监督学习适用于规则相对固定的学习，如垃圾邮件。
推荐算法
首先在没学习该章之前，我们可以先思考以下，软件推荐电影，短视频，甚至广告等都是如何实现的呢？我之前想的是每种视频及广告或者商品本身应该有其标签，比如动作、喜剧等，而软件对我们用户应该也有画像，比如是男大学生，新手妈妈等，将标签符合的人物画像的内容进行推送，并且结合搜索记录等综合考虑。这种方法难点在于标签和画像如何形成，数量太大难以全部人工审核，上传者和用户自己设定是个方法，但毕竟不全又可能造假，我是带着这个疑问来学推荐算法部分。
首先声明代号，nu表示用户数量，nm表示推荐内容的数量，r(i,j)表示是否对用户推荐，取值只有0、1，y(i,j)推荐程度，只当r为1时存在，比如影评打星，表示用户的喜爱程度。
这个预测过程我们使用线性回归即可实现，输出一个可能喜欢的值，但使用该方法如何在用户画像尚未建立，即w和b还未拟合准确时判断呢？新电影刚上映，特征尚不完善又如何归类呢？也就是我之前想到的标签或者画像的形成问题，该问题可以通过协同过滤来解决。
协同过滤
将用户和推荐内容特征成本函数整合在一起，形成如下表达式：
使用梯度下降同时推三个变量即可，从逻辑上来说，就是从用户选择推电影特征，再由电影特征推用户喜好。
协同过滤二进制推广
如果只要确定用户是否喜欢，比如用户若点击广告，则以后多给推送，可以使用logistic回归，激活函数设置未g(wx+b)即可。
均值归一化
上述算法若使用正则化使w最小，可能导致w和b均为0，从而给新用户预测的所有电影都未0，故用户的预测可以改为wx+b+u，其中u=原有预测-平均喜好，作为新用户初步预测的初始值。
相关推荐
给用户推荐相近内容时可用xk-xi的平方和作为指标，值较小则说明内容类似，可以推荐。
缺点
协同过滤不擅长冷启动，即新用户和新内容时的模型建立，完全依赖学习过程中的特征和用户画像建立，但实际中用户注册或推荐内容中会包含很多信息，比如性别、年龄、推荐内容的比如出版商、导演或作者等，使用这些信息可以帮我们更快地建立起模型。
基于内容的过滤
基于用户和内容的特性，可以更好地使用内容特征和用户画像，根据用户画像找相似的推荐内容特征，对用户画像的预测用Vu表示，对推荐内容的预测用Vm表示，模型建立过程为：
1，用户的基本信息进入神经网络学习，输出Vu
2，电影基本信息进入神经网络，输出特征Vm——二者输出层大小相同
3，使用g(v,m)逻辑回归计算推荐概率
使用该神经网络方法肯定需要大量计算，但好在推荐内容信息在本地存储，其特征可以提前计算，推荐时仅需计算用户特征并预测即可，此外该方法也体现了神经网络可组合的优点，大致流程图如下：
大目录推荐方法
已有数据很大时，每个用户都进行特征比较预测结果仍然太耗时，可能出现新用户注册后过一上午才有推荐内容的情况发生，针对这种大目录的推荐，一般分为两步走：
检索
提前计算更大范围可能推荐给用户的内容，将多种相似的内容添加到推荐列表中，做到广泛覆盖，进行组合后去重并过滤用户已选内容。
排名
该步对推荐内容进行微调，预测用户可能评级后进行排序后再展示给用户。
强化学习
旨在通过奖惩机制，让计算机学习到针对不同状态该采取何种行动的方法，常用于无法穷尽举例，难以获得可用数据集的情况，主要应用于机器人的控制、工厂生产和股票交易中，方法执行过程无需告知正确结果，只需指定奖励函数，计算机自行决定动作。
捡金币示例
当前状态位置向右获得40金币，向左获得一百金币，机器肯定会选择向左移动，但向左需要三步才能获得金币，实际应用中考虑步骤可以通过折现折现实现，比如0.9*0.9*0.9*100，通过降低折现因子可以让算法找到最快的实现方法，但使用中我们大多采用接近1的数，如0.99，因为该算法控制的场景一般不怎么着急。
奖励也可设置为负，让算法选择推迟获得，基于上述场景，我们可以发现，机器学习的算法策略是选择最大，最近的回报，由当前状态state，决定要采取的行动action，其重中之重就是决定采取行动的方法——策略函数。
马尔可夫决策MDP
未来汇报取决于当前状态的决策方法，使用Q(s,a)状态动作值函数来量化决策，返回应当前状态s采取a行动的最高收益，如捡金币状态下的Q(4,右)=40，Q(4,左)=100*0.9的三次方。
可如果已知了最高收益还计算啥，判断来源又怎么计算呢？这需要借助贝尔曼方程实现。
贝尔曼方程
用于计算状态行动收益的最大值，用R(s)表示s状态的收益，如捡金币中R(1)=100、R(2)=0，完整方程为Q(s,a)=R(s)+y*Q(s1,a1)max，即最大收益为s状态的奖励+系数*下阶段的最大奖励。
该方程将问题逐步向后拆解，可通过动态规划的思想给所有的行动可能计算出收益。
DQN算法
使用上面的方法只能接近离散状态空间的场景，通过维护一个Q(s,a)表实现，但当选择并不离散，有连续空间可以选择时又该怎么办呢？有人提出了一种Q学习加神经网络的算法，将状态s和行动a作为x输入神经网络，Q(s,a)作为y输出，使用有监督学习，可之前我们提到强化学习一般用于不好获取数据的场景，我们该如何训练网络呢？
获取数据的方法同样是通过贝尔曼方程，R(s)我们可以通过在拟真中随机尝试获得，但新状态下的Q我们不得而知-，暂时只能通过猜测假设，在后续网络训练中不断改进，二者相互促进，具体步骤如下：
1，神经网络参数初始化，几乎随机设定，后续训练逐步调整
2，拟真中任意尝试动作，获取不同的R(s)，只保留最新的一万个数据作为输入x
3，y=R(s)+y*Q(s1,a1)max，起始的Q(s1,a1)不得而知只能猜测，随着神经网络的构建，可以逐步使用网络的输出y=Q(s1,a1)new来代替之
该算法是一个不断重复，逐渐改进，网络和贝尔曼方程逐步完善，相互促进的方法，也体现了网络的训练过程，并将其与其他未知参数的估计结合起来，达到两个未知经过神经网络变成已知的目的。
ε贪婪策略
初始化的参数可能导致某种行为a下的Q很低，先入为主，算法可能永远不会执行该动作，进而导致该方向的Q不会上升，基于这种场景，我们更改原有每次之选最大的Q(s,a)策略，改为95%的场景选最大，5%的场景随机选一个动作执行。
数值设定是探索与开发的权衡，选最大的效果好，但可能错过新方法，故一般设置为很小的值，偶尔尝试就可以，实际中ε应该随时间下降，初始可以设置的大一些因为网络建立还不完善。
另外其实贪婪的最大是Q，而不是只有5%的ε…
优化方法
通过多次计算不同动作的Q(s,a)十分低效，可以直接输出多个单元，同时计算所有Q(s,a)，对不同的行动一次推理获得其最大收益。
小批量处理—Mini-batch
梯度下降在数据量很大时需要计算所有数据的平均值，准确，但很慢，提出一种无需所有示例，每次迭代只取数据中一部分的方法，该方法速度快，但不可靠，是准确和效率的权衡。
软更新
在网络训练中，我们用新的数据直接替代旧数据会产生一个问题，如果该次数据是误差数据，或者网络模型错误估计了此次运算，会导致差数据覆盖了原有好的数据，整体训练方向可能发生便宜，为减少该行为造成的影响，我们将更新方法设置为W=0.01Wnew+0.99W，即每次只更新一点，使算法尽可能收敛，减少震荡。
总结
本章学习了无监督学习的一些算法，基于数据点距离中心点的分类方法—聚类，推荐算法的协同过滤，解决其冷启动难的内容过滤方法，和基于奖励函数让机器自己根据当前状态决定动作的强化学习，还有在强化学习中使用神经网络的DQN算法，该算法妙在多个未知参数可以经过神经网络的拟合逐渐变得可靠，随着网络模型建立的完善，对其他参数的估计也越来越准确，形成一个相互促进的局面。
