資料內(nèi)容：
1.4什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)？什么是非監(jiān)督學(xué)習(xí)？
所有的回歸算法和分類算法都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。并且明確的給給出初始值，在訓(xùn)練集中有特征和標(biāo)簽，并且通過訓(xùn)練獲得一個模型，在面對只有特征而沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)時，能進行預(yù)測。
監(jiān)督學(xué)習(xí)：通過已有的一部分輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系，生成一個函數(shù)，將輸入映射到合適的輸出，例如 分類。
非監(jiān)督學(xué)習(xí)：直接對輸入數(shù)據(jù)集進行建模，例如強化學(xué)習(xí)、K-means 聚類、自編碼、受限波爾茲曼機。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)：綜合利用有類標(biāo)的數(shù)據(jù)和沒有類標(biāo)的數(shù)據(jù)，來生成合適的分類函數(shù)。
目前最廣泛被使用的分類器有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、最近鄰居法、高斯混合模型、樸素貝葉斯方法、決策樹和徑向基函數(shù)分類。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)里典型的例子就是聚類了。聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。
