1.5 机器学习算法分类

学习目标

• 了解机器学习常用算法的分类

根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为：

• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习

• 强化学习

  1 监督学习

• 定义：

  • 输入数据是由输入特征值和目标值所组成。
    • 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），
    • 或是输出是有限个离散值（称作分类）。

      1.1 回归问题

      例如：预测房价，根据样本集拟合出一条连续曲线。

      1.2 分类问题

      例如：根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的是结果是“良性”或者“恶性”，是离散的。

      2 无监督学习

• 定义：

  • 输入数据是由输入特征值组成，没有目标值
    • 输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知；
    • 需要根据样本间的相似性对样本集进行类别划分。

举例：

• 有监督，无监督算法对比：

  3 半监督学习

• 定义：

  • 训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据。

举例：

• 监督学习训练方式：

• 半监督学习训练方式

  4 强化学习

• 定义：

  • 实质是make decisions 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。

举例：
小孩想要走路，但在这之前，他需要先站起来，站起来之后还要保持平衡，接下来还要先迈出一条腿，是左腿还是右腿，迈出一步后还要迈出下一步。
小孩就是 agent，他试图通过采取行动（即行走）来操纵环境（行走的表面），并且从一个状态转变到另一个状态（即他走的每一步），当他完成任务的子任务（即走了几步）时，孩子得到奖励（给巧克力吃），并且当他不能走路时，就不会给巧克力。
主要包含五个元素：agent, action, reward, environment, observation；
强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。
监督学习和强化学习的对比

拓展概念：什么是独立同分布：
独立同分布概念
拓展阅读：Alphago进化史 漫画告诉你Zero为什么这么牛：
http://sports.sina.com.cn/chess/weiqi/2017-10-21/doc-ifymyyxw4023875.shtml

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