机器学习笔记(4)各种分类

按输出空间Y分

二分类、多分类(classification) [常用]

• 信用卡发放
• 垃圾邮件分类
• 病人有没有病
• 广告投放
• 答案正确与否

回归分析(regression) [常用]

• 股票预测
• 气候预测

结构化(structured learning)

• 蛋白质折叠
• 句子结构

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按数据标签分

监督式(supervised) [常用]

     有人给出正确的例子，经过人大脑的思考

非监督式(unsupervised)

     聚类算法….. Learning without Yn

• articles->topics
• consumer profiles -> consumer group

半监督式(semi-supervised)

     有少量的标签

• face images with a few labled -> face identifier(Facebook)
• medicine data with a few labled -> medocine effect predictor

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按协议(protocol)分

批量式(batch) [常用]

填鸭方式

在线式(online)

线上学习，来一个新数据就重新学习

主动式(active)

让机
让去取问问题，然后人回答问题（做标签）

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按输入空间X分

具体式(concreted) [常用]

具体的原始数据，明确的正确数据

原始特征(raw)

提取特征，如密度啊，对称性啊等等，一般深度学习有用到

抽象(abstract)

非原始数据，一般是由原始数据抽象出来的

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参考资料： 台湾大学的视频《机器学习基石》 林老师