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1 监督学习

  • 输入数据是由输入特征值和目标值所组成。
  • 输出可以是一个连续的值(称为回归),或是输出是有限个离散值(称作分类)

2 无监督学习

  • 输入数据是由输入特征值组成,没有目标值
  • 输入数据没有被标记,也没有确定的结果,样本数据类别未知
  • 需要根据样本间的相似性对样本集进行类别划分

3 有监督,无监督算法对比

4 半监督学习

  • 训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据。

5 强化学习

  • 实质是make decisions 问题,即自动进行决策,并且可以做连续决策。
  • 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励

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