[Machine Learning] 1 概述

点Ta 1.3 (无监督学习) 1.4 Semi- (半监督学习)1.5 (迁移学习)1.6 (结构化学习)1.7 (强化学习)

1 概述

机器学习即在特定编程的情况下，使用计算机作为工具并致力于真实并实时的模拟人类学习方式， 将现有内容进行知识结构划分以提高学习效率。

根据训练数据是否拥有标记信息，可大致分为：“监督学习”和“无监督学习”。可理解为，监督学习是指我们将教计算机如何去完成任务；而在无监督学习中计算机自己进行学习。分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。

1.1 Map

蓝色方块指的是，即学习的情境。通常学习的情境是我们没有办法控制的，比如做 是因为我们没有data、没有办法来做 的情况下才去做的。如果有data， 当然比 要好；因此手上有什么样的data，就决定你使用什么样的。

红色方块指的是task，即要解决的问题。你要解的问题，随着你要找的的的不同，有输出的、有输出的、有输出 的 …

绿色的方块