無監督特徵學習基本原理
深度學習在早期一度被認為是一種無監督的特徵學習，模仿了人腦對特徵逐層抽象提取的過程。深度學習可以解決人工難以提取有效特徵的問題，可以大大緩解機器學習模型對特徵工程的依賴。
無監督特徵學習最重要的兩點：
- 不需要標註資料就可以對資料進行一定程度的學習，這種學習是對資料內容的組織形式的學習，提取的是頻繁出現的特徵。
- 逐層抽象：特徵是需要不斷抽象的，就像人總是從簡單基礎的概念開始學習，再到複雜的概念。深度學習也是一樣，從簡單的微觀的特徵開始，不斷抽象特徵的層級，逐漸往復雜的巨集觀特徵轉變。
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