机器学习中有多种学习类型，了解这些类型有助于更好地理解机器学习的工作原理。

监督学习

监督学习是一种从标记数据中学习的方法。它使用输入数据和相应的输出数据来训练模型。

  • 分类：将数据分为不同的类别，例如垃圾邮件检测。
  • 回归：预测一个连续值，例如房价预测。

无监督学习

无监督学习不需要标签，它通过分析数据来寻找数据中的模式。

  • 聚类：将相似的数据点分组在一起，例如客户细分。
  • 降维：减少数据集的维度，例如主成分分析。

半监督学习

半监督学习结合了监督学习和无监督学习的特点，使用少量标记数据和大量未标记数据。

强化学习

强化学习是一种通过与环境交互来学习的方法。它通过试错来找到最佳行为。

  • Q-Learning：通过评估当前状态和可能的行为来学习。
  • Policy Gradients：通过学习最佳策略来最大化奖励。

机器学习流程图

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