Types of Learning

从四个角度大致总结一下不同类型的机器学习问题。

1. 按照输出空间的变化:

  分类问题(二分类、多分类)、回归问题

2. 按照输出的标记变化:

  监督学习 与 非监督学习 与 半监督学习(树的识别) 与 增强学习(训练宠物)

  非监督学习又可以分为:分群问题、density estimation 、outlier detection(比如检测异常)

3. 按照取得标记的方法,与机器沟通的方式:

  batch 、online 、active(主动学习)

4. 按照输入特征

  concrete feature、raw、abstract

  

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