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监督学习

又称有导师学习，导师提供对错，目的是获得泛化能力

常用方法：决策树

常用场景：垃圾邮件分类，声音图像处理，股票预测

无监督学习

自学，不限于解决有正确答案的问题，目标无需明确

常用方法：聚类学习

常用场景：卫星故障诊断，视频分析，数据可视化

半监督学习

部分被标识，部分没有标识

步骤：对10000有标签的数据进行建模

对100000个无标签的进行预测

对10000+50000的训练集建立模型（假设有50000的标签已经确定了）

强化学习

通过试错来发现最优行为策略（不带标签的样本学习），无导师，自我评估。

（场景给与反馈）为了获得导师的最高评价而不断学习。

常用场景：机器人自动控制（自动驾驶，自动下棋）