<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Minining on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/data-minining/</link><description>Recent content in Data Minining on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/data-minining/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Unsupervised Learning</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/unsupervised_learning/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:02:15 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/unsupervised_learning/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>无监督学习自主识别原始数据中的隐藏结构、聚类或分布。常见方法包括聚类、降维和生成建模。它是&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种机器学习技术，模型在无标签数据中学习模式，无需明确的指导或正确答案。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>聚类&lt;/li>
&lt;li>降维&lt;/li>
&lt;li>模式识别&lt;/li>
&lt;li>缺乏标注数据&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>客户细分&lt;/li>
&lt;li>异常检测&lt;/li>
&lt;li>NLP中的主题建模&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/clustering-%E8%81%9A%E7%B1%BB/">clustering (聚类)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/pca-%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90/">pca (主成分分析)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/autoencoder-%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8/">autoencoder (自编码器)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/semi_supervised_learning-%E5%8D%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">semi_supervised_learning (半监督学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>