機器學習五大分類簡介：監督學習、無監督學習、半監督學習、遷移學習、加強學習

機器學習五大分類： 1.監督學習：   從給定的訓練集中學習一個函數，當新數據到來時，能夠根據這個函數來預測結果。監督學習的訓練集要求有輸入和輸出，也稱之爲特徵和目標。從輸入數據提取數據特徵，以達到輸出特定目標的目的。訓練集的目標是由人標註的，常見的監督學習算法包括迴歸和分類web 2.無監督學習：   無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人爲標註的結果（有些數據難以人工標註分類或標註分類成本過高

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