Kaggle作為一個知名的機器學習競賽平台，吸引了全球數據科學家和機器學習愛好者的參與。本文將深入探討機器學習實作的關鍵步驟，從資料的準備到預測模型的訓練與優化，並通過Kaggle競賽案例來展示這些步驟的實際應用

無監督目標是從數據中發現隱藏的模式和結構，進行數據的分類、聚類、降維等任務。舉例來說，Google News就是一個應用非監督式學習的產品，Google News通過分析大量的新聞文章，自動將相關的新聞分組在一起，形成新聞主題的集合。這是通過對新聞文本進行文本分析和聚類來實現的，