机器学习有哪几种学习方法？
<p>机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。主要的机器学习类型包括：</p><p>监督学习：</p>
<ul data-offset-key="5aq1h-0-0">
<li data-block="true" data-editor="bp1hg" data-offset-key="5aq1h-0-0">
<p>定义：在监督学习中，算法从标记的训练数据中学习，每个样本都有一个对应的标签或结果。监督学习的目标是训练出一个模型，能够对新的、未见过的数据进行准确的预测或分类。</p>
</li>
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<p>常见算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等。</p>
</li>
</ul>
<p>无监督学习：</p>
<ul data-offset-key="5cs59-0-0">
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<p>定义：在无监督学习中，算法处理的是没有标记的数据，目标是发现数据中的模式、关联或结构。无监督学习算法在数据中寻找隐藏的模式或结构。</p>
</li>
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<p>常见任务：聚类、关联规则学习和降维等。</p>
</li>
</ul>
<p>半监督学习：</p>
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<p>定义：介于监督学习和无监督学习之间，其中训练数据包含标记样本和未标记样本。算法尝试利用未标记的数据来提高学习效果，通常这种方法在标记数据稀缺或成本高昂时很有用。</p>
</li>
</ul>
<p>强化学习：</p>
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<p>定义：涉及到一个智能体（agent）在与环境交互的过程中学习最佳行为或策略，以最大化累积奖励。强化学习不同于监督学习，因为它不直接告诉智能体应该做什么，而是让智能体自己探索。</p>
</li>
</ul>
<p>另外还有迁移学习、在线学习、批处理学习、多任务学习、多模态学习、进化学习......</p>
<p>新东西值得努力好好学习!希望能一起努力!掌握新知识</p>
<p>强化学习好像和另三种学习，完全不一样咯。。。。。。<img height="48" src="https://bbs.eeworld.com.cn/static/editor/plugins/hkemoji/sticker/facebook/smile.gif" width="48" /></p>
<p>甭管什么学习，直接往神经网络里丢，不对就改参数！</p>
freebsder 发表于 2024-8-16 16:12
甭管什么学习，直接往神经网络里丢，不对就改参数！
<p>真是大实话。。。。。。。。。。</p>
<p>貌似就是这样的。。。。。</p>
<p>神经网络既可以监督、又可以无监督，还可以半监督，还可以强化。。。。</p>
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