还是个小白
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ml纲要

1.监督学习

  supervised learning

  是因为我们为这个算法在训练集上标注了类别

  也就是说有标准问题和标准答案

 回归：预测变量连续的  比如根据房屋面积预测租金价格

 分类：预测变量是离散的，例如只取0和1的情况

支持向量机这样的算法可以处理无限种特征

2.learning theory

  什么样的算法，多大的训练集

3.unsupervised learning

  聚类问题  例如对像素进行分组 计算机视觉，图像处理，例如将2D变为3D图像（监督和非监督）

  例如将混合的声音分离（我们最初并不能给出确切的答案，不能使用监督算法）

  独立组件分析

  文本处理

4.reinforcement learning强化学习

  例如无人机飞行控制

  回报函数 如何尽可能获得更好的回报和更小的惩罚

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