机器学习的五大分类，监督学习 无监督学习 半监督学习 迁移学习 增强学习@监督学习 无监督学习 半监督学习
监督学习
在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
监督学习分类
回归（regression）和分类（classification）。
在回归问题中，我们会预测一个连续值。也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；比如通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。比如：给定医学数据，通过肿瘤的大小来预测该肿瘤是恶性瘤还是良性瘤(课程中给的是乳腺癌的例子)，这就是一个分类问题，它的输出是0或者1两个离散的值。(0代表良性，1代表恶性)。分类问题的输出可以多于两个，比如在该例子中可以有{0,1,2,3}四种输出，分别对应{良性, 第一类肿瘤, 第二类肿瘤, 第三类肿瘤}。
无监督学习
在无监督学习中，我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。GAN就是一种无监督学习
无监督学习与监督学习的区别
有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。有监督学习的方法就是识别事物，识别的结果表现在给待识别数据加上了标签。因此训练样本集必须由带标签的样本组成。而非监督学习方法只有要分析的数据集的本身，预先没有什么标签。如果发现数据集呈现某种聚集性，则可按自然的聚集性分类，但不予以某种预先分类标签对上号为目的。非监督学习方法在寻找数据集中的规律性，这种规律性并不一定要达到划分数据集的目的，也就是说不一定要“分类”。
半监督学习
所给的数据有的是有标签的，而有的是没有标签的。常见的两种半监督的学习方式是直推学习（Transductive learning）和归纳学习（Inductive learning）。
直推学习（Transductive learning）：没有标记的数据是测试数据，这个时候可以用test的数据进行训练。这里需要注意，这里只是用了test数据中的feature而没有用label，所以并不是一种欺骗的方法。
归纳学习（Inductive learning）：没有标签的数据不是测试集。
迁移学习
随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。Transfer Learning 的定义是：Ability of a system to recognize and apply knowledge and skills learned in previous domains/tasks to novel domains/tasks。将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中为目标。
增强学习（reinforcement learning）
reinforcement learning的特点:
agent是从环境中去学习,不是data中，是基于环境的,angent需要从环境中获得大量的信息来学习和采取行动action，目标是学习从环境状态到行为的映射，使得agent选择的行为能够获得环境最大的奖励，reinforcement learning中的奖励来自于环境中的反馈。
如图，监督学习中，我们是告诉的机器，当听到hello，则说hi；听到byebye,则说good bye.而加固学习是在自行对话然后得到了人的反馈中，自行学习。
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
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项目 项目 项目 项目1项目2项目3计划任务完成任务创建一个表格
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设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
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MarkdownText-to-HTMLconversion tool AuthorsJohn Luke如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。2
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Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
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关于Mermaid语法，参考 这儿,
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关于Flowchart流程图语法，参考 这儿.
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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎
