机器学习的一般泛型
监督学习
必须预先知道学习的期望结果,并依此按照某一学习规则
来修正权值。知道输入数据,知道结果,用函数预测个例
无监督学习,不知道结果,根据数据特征分类
半监督学习
是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要
考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和
分类的问题。输入数据不可靠,依据权重的调整进行训练。
强化学习
利用某一表示“奖/惩”的全局信号,衡量与强化输入相关
的局部决策如何。(输入\ 输出之间没有固定的函数)
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