ML(machine learning)

监督学习（supervised learning)

1 回归分析(regression analysis)

回归分析，其数据集是给定一个函数和它的一些坐标点，然后通过回归分析的算法，来估计原函数的模型，求出一个最符合这些已知数据集的函数解析式。然后它就可以用来预估其它未知输出的数据了，你输入一个自变量它就会根据这个模型解析式输出一个因变量，这些自变量就是特征向量，因变量就是标签。 而且标签的值是建立在连续范围的。

2 分类(classification)

其数据集，由特征向量和它们的标签组成，当你学习了这些数据之后，给你一个只知道特征向量不知道标签的数据，让你求它的标签是哪一个？其和回归的主要区别就是输出结果是离散的还是连续的。

半监督学习(semi-supervised learning)

半监督聚类(semi-supervised clustering)

无监督学习(un-supervised learning)

“Because we don't give it the answer, it's unsupervised learning”。

问题化地解释无监督学习：我们有一些问题，但是不知道答案，我们要做的无监督学习就是按照他们的性质把他们自动地分成很多组，每组的问题是具有类似性质的（比如数学问题会聚集在一组，英语问题会聚集在一组，物理........）。

所有数据只有特征向量没有标签，但是可以发现这些数据呈现出聚群的结构，本质是一个相似的类型的会聚集在一起。把这些没有标签的数据分成一个一个组合，就是聚类（Clustering）。比如Google新闻，每天会搜集大量的新闻，然后把它们全部聚类，就会自动分成几十个不同的组（比如娱乐，科技，政治......），每个组内新闻都具有相似的内容和结构。

无监督学习还有一个典型的例子就是鸡尾酒会问题（声音的分离），在这个酒会上有两种声音，被两个不同的麦克风在不同的地方接收到，而可以利用无监督学习来分离这两种不同的声音。注意到这里是无监督学习的原因是，事先并不知道这些声音中有哪些种类（这里的种类就是标签的意思）。

而且鸡尾酒问题的代码实现只要一行，如下：