监督（supervised）是指训练数据集中的每個样本均有一个已知的输出项（类标label）
输出变量为连续变量的预测问题成为回归（regression）问题（例如西瓜成熟度）。
输出变量为有限个离散變量的预测问题成为分类问题（例如西瓜的分类）
给机器一大堆没有分类标记的数据，让机器可以对数据分类、检测异常等
通过机器學习算法达到降维目的，区别于特征选择
提供了一条利用“廉价”的未标记样本的途径
四、强化学习（解决连续问题）
是机器学习的一个偅要分支主要用来解决连续决策的问题。例如围棋可以归纳为一个强化学习问题需要学习在各种局势下如何走出最好的招法
五、迁移學习（解决小数据集、个性化和模型适用性问题）

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提问者悬赏：83分 发布者：匿名网友 提问时间：

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