第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）
区分无监督与有监督学习的目标、数据角色和评估；用知识状态、单故障轨迹和系统发布门完成独立复核。
学习目标
- 能说明“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”如何区分无监督与有监督学习的目标、数据角色和评估，并把2016原版范围与当前核验分层
- 能先预测“怎样判断结构发现与标签预测是否使用了正确证据，并避免在全量数据上预处理？”的知识/状态路径，再用观测、变换、动作和反例逐节点复核
- 能注入“聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果”，用“样本角色、标签可见性、预处理拟合范围、目标和外部评估固定”决定接受、降级或拒绝系统结论
为什么从这个智能系统任务开始
监督/无监督页让标签在何时可见成为可审计条件，而不是只按算法名分类。 “第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”的贯穿任务是：对同一数据分别执行聚类与分类，比较结构目标、标签使用和验收方式。 操作前必须写下哪个状态或信任节点会先变化，运行后再补理由不算预测。
本页围绕“怎样判断结构发现与标签预测是否使用了正确证据，并避免在全量数据上预处理？”建立正常、故障与恢复路径。只有“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”守住“样本角色、标签可见性、预处理拟合范围、目标和外部评估固定”并交付数据卡、切分、标签可见矩阵、预处理统计、聚类目标、分类损失、稳定性、测试指标和泄漏反例。，最终输出才构成智能系统证据。
书目、67个原版层级与时间边界
翔泳社官方书页确认多田智史著、石井一夫监修《あたらしい人工知能の教科書》于2016年出版、A5 352页、ISBN 9784798145600，并公开14章结构；中文版目录与书目用于交叉核对张弥译、人民邮电出版社2021年版及53个编号主题。覆盖分母为14章与53个编号主题，共67个原版目录层级。
“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”未取得原书完整正文，只以权威目录限定范围；中文解释、交互、实验、练习与答案均为独立教学重写。本章提供学习范式坐标，不替代各算法的详细假设。
本页另以技术核对 1、技术核对 2核对机制或标准。技术资料能验证定义、协议或历史事实，不能反向证明原书正文采用了本站表述。
原版目录层级与系统机制
第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）
↡系统坐标1对应原版目录坐标“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”，在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”中用于按标签可见性和目标区分学习证据，并受输入、状态、版本、权限和时间边界约束。原版坐标 1/3。 在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”的坐标1中，目录项「第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）」用于按标签可见性和目标区分学习证据；先冻结输入与初态，再以数据角色、预处理、结构/损失、稳定性和测试复核，出现全量预处理或标签泄漏时撤回结论。
01 无监督学习
↡无监督学习对应原版目录坐标“01 无监督学习”，在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”中用于按标签可见性和目标区分学习证据，并受输入、状态、版本、权限和时间边界约束。原版坐标 2/3。 目录项「01 无监督学习」进入“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”后要回答第2个系统问题：它怎样按标签可见性和目标区分学习证据、改变什么状态、由哪些数据角色、预处理、结构/损失、稳定性和测试证明，并如何排除全量预处理或标签泄漏。
02 有监督学习
↡有监督学习对应原版目录坐标“02 有监督学习”，在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”中用于按标签可见性和目标区分学习证据，并受输入、状态、版本、权限和时间边界约束。原版坐标 3/3。 围绕“怎样判断结构发现与标签预测是否使用了正确证据，并避免在全量数据上预处理？”，原版层级3把「02 有监督学习」解释为按标签可见性和目标区分学习证据；复核者先读取数据角色、预处理、结构/损失、稳定性和测试，不能接受全量预处理或标签泄漏。
先预测，再操作三个章专属实验
1. 知识与状态路径
固定“对同一数据分别执行聚类与分类，比较结构目标、标签使用和验收方式。”，在正常和边界案例间切换，逐节点查看“样本与角色、表示/预处理、无监督结构、监督预测、外部评估”的状态、规则、转移与证据。
知识与状态
选择案例，逐节点检查推理状态
怎样判断结构发现与标签预测是否使用了正确证据，并避免在全量数据上预处理？
观测
对同一数据分别执行聚类与分类，比较结构目标、标签使用和验收方式。 使用冻结版本、输入、初态和种子。
预期动作
沿“样本与角色 → 表示/预处理 → 无监督结构 → 监督预测 → 外部评估”完成可解释动作。
适用边界
必须满足“样本角色、标签可见性、预处理拟合范围、目标和外部评估固定”。
当前状态
第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）：版本化观测或输入
规则或变换
验证来源、身份和边界，并保持“样本角色、标签可见性、预处理拟合范围、目标和外部评估固定”
状态转移
可信输入状态
复核证据
数据卡、身份与时间；出现“聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果”时暂停
原版坐标：第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）、01 无监督学习、02 有监督学习
第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）的可重放系统协议
| 节点 | 系统动作 | 必留证据 | 拒绝条件 |
|---|---|---|---|
| 样本与角色 | 在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”执行样本与角色，只允许声明主体改变状态 | 版本、输入、身份、单位与初态 | 输入或身份不可追溯 |
| 表示/预处理 | 在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”执行表示/预处理，只允许声明主体改变状态 | 知识/模型状态、轨迹、消息、权限与动作 | 聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果 |
| 无监督结构 | 在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”执行无监督结构，只允许声明主体改变状态 | 知识/模型状态、轨迹、消息、权限与动作 | 聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果 |
| 监督预测 | 在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”执行监督预测，只允许声明主体改变状态 | 知识/模型状态、轨迹、消息、权限与动作 | 聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果 |
| 外部评估 | 在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”执行外部评估，只允许声明主体改变状态 | 指标、反例、检查点、恢复与时间标签 | 无法重放或回滚 |
unit: "iai-07"
question: "怎样判断结构发现与标签预测是否使用了正确证据，并避免在全量数据上预处理？"
scenario: "对同一数据分别执行聚类与分类，比较结构目标、标签使用和验收方式。"
nodes: ["样本与角色", "表示/预处理", "无监督结构", "监督预测", "外部评估"]
invariant: "样本角色、标签可见性、预处理拟合范围、目标和外部评估固定"
fault: "聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果"
evidence: "数据卡、切分、标签可见矩阵、预处理统计、聚类目标、分类损失、稳定性、测试指标和泄漏反例。"
reset: restore_case_node_trace_mode_step_gates_and_artifact该协议要求“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”在相同系统、输入、身份、初态、权限、容量和种子下重放。重置后若案例、节点、轨迹模式、步骤、发布门或证据包没有回到基线，交互状态已经污染比较。
本页回顾
掌握“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”不是记住AI名词，而是能围绕“怎样判断结构发现与标签预测是否使用了正确证据，并避免在全量数据上预处理？”重建状态与执行证据，并用“样本角色、标签可见性、预处理拟合范围、目标和外部评估固定”拒绝“聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果”。最终交付为数据卡、切分、标签可见矩阵、预处理统计、聚类目标、分类损失、稳定性、测试指标和泄漏反例。
练习与答案
练习
- 问题 1：系统合同。 “第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”为什么必须先冻结版本、输入、身份、初态、权限、容量和种子？
- 问题 2：目录逐项覆盖。 怎样证明原版目录坐标已经进入机制、交互和练习？
- 问题 3：故障恢复。 怎样证明“聚类或标准化先看全量数据，再在同一标签上报告监督结果”已经被修正？
名词解释
名词解释
本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。
- 系统坐标1
对应“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”；在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”中用于按标签可见性和目标区分学习证据，需要连接原版范围、系统状态与证据。
- 无监督学习
对应“01 无监督学习”；在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”中用于按标签可见性和目标区分学习证据，需要连接原版范围、系统状态与证据。
- 有监督学习
对应“02 有监督学习”；在“第7章 统计机器学习（无监督学习和有监督学习）”中用于按标签可见性和目标区分学习证据，需要连接原版范围、系统状态与证据。