机器学习分类

前言：

本文基于李航的《学习统计方法而书写》~

基本分类：

1.监督学习：

概念：从标注数据中学习预测模型的机器学习问题

本质：学习输入到输出的映射的统计规律

2.无监督学习：

概念：从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题

本质：学习数据中的统计规律或者潜在结构

3.强化学习： 

概念：智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题

4.半监督学习：

概念：利用标注数据和未标注数据学习预测模型的机器学习问题

特点：少标注，多未标注。以未标注辅助标注进行监督学习

5.主动学习：

概念：机器主动给出数据让操作者标注与利用标注数据学习的循环

特点：主动给定数据进行标注，减少标注代价达到学习效果

模型分类：

结语：

因为目前学到的知识比较少，所以都是概念性的东西，之后深度到了以后会将每一个知识点的具体表述以超链接的形式弄上去