机器学习概貌

一、根据学习类型划分算法

1、有监督学习

有监督学习，是建立在有标准的输出数据来进行校正。

有监督学习，可以是分类问题，也可以是回归问题。

2、无监督学习

无监督学习，输入的数据，没有标签或者知道的输出结果。

通过推导输入数据中存在的结构来准备模型。这可能是提取一般规则。系统地减少冗余可能是通过数学过程，也可能是通过相似性来组织数据。

可以看出，无监督学习，是通过数据可能存在的某种数学关系，例如相关性，来构造模型。

3、半监督学习

半监督学习，输入数据，既有有标签的样本，也有无标签样本。
这种方法的好处是，减小标签样本的数量

4、算法总结

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参考：

1. a tour of machine learning algorithms