2.5 机器学习的算法类型

按照训练样本提供的信息以及反馈方式不同可分为

  1. 监督学习
  • 训练集的样本必须包含标签
  • 可以按照标签的不同划分为不同
    • 回归
    • 分类
    • 结构化学习
  1. 无监督学习
  • 从不包含目标标签的样本中自动学习到一些有价值的信息
  • 常用的无监督学习有：
    • 聚类
    • 密度估计
    • 特征学习
    • 降维
  1. 强化学习
  • 一类通过交互来学习的机器学习算法
  • 智能体在和环境的交互过程中不断学习并调整策略

总结：监督学习需要大量的人工标准的的训练数据，这些成本很高。介于监督学习和无监督学习之间，发展出了半监督学习。可以提高对无标签样本的利用率。而强化学习更需要不断的与环境进行交互来改善自己的模型。
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