什么是机器学习?

监督学习(supervised learning) 如神经网络,提供数据和数据的标签进行训练

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非监督学习(Unsupervised learning) 只提供数据而不提供对应的标签进行训练

半监督学习 利用少量有标签样本和大量无标签样本进行训练,来对无标签样本进行分类

强化学习(reinforcement learning) 在完全陌生的环境,让计算机自己适应环境完成目标。开始阶段命中率也许会非常低,但是它会像人类一样总结和学习,达到高的命中率。如Alpha-go

遗传算法(genetic algorithm) 淘汰弱者,适者生存。通过淘汰机制选择最优的设计和模型,基于强者“繁衍和变异”产生更优解

 

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