[Machine Learning] 1 概述 _监督

点Ta1.3(无监督学习) 1.4 Semi- (半监督学习)1.5(迁移学习)1.6(结构化学习)1.7(强化学习)
1 概述
机器学习即在特定编程的情况下，使用计算机作为工具并致力于真实并实时的模拟人类学习方式，将现有内容进行知识结构划分以提高学习效率。
根据训练数据是否拥有标记信息，可大致分为：“监督学习”和“无监督学习” 。可理解为，监督学习是指我们将教计算机如何去完成任务；而在无监督学习中计算机自己进行学习。分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。
1.1Map
蓝色方块指的是，即学习的情境。通常学习的情境是我们没有办法控制的，比如做是因为我们没有data、没有办法来做的情况下才去做的。如果有data，当然比要好；因此手上有什么样的data，就决定你使用什么样的。
红色方块指的是task，即要解决的问题。你要解的问题，随着你要找的的的不同，有输出的、有输出的、有输出的 …
【[Machine Learning] 1 概述】绿色的方块