機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為哪幾類(lèi)？機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有哪些

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）是一種通過(guò)自動(dòng)化自我學(xué)習(xí)所增強(qiáng)的能力，從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的方法?？梢哉f(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是在人工智能的支持下對(duì)自然語(yǔ)言、圖像、聲音、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、分類(lèi)、預(yù)測(cè)的重要方法之一。在日常生活和工作中，我們可以看到機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、搜索引擎、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以基于數(shù)據(jù)集和學(xué)習(xí)方式分為以下幾類(lèi)。

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見(jiàn)的分類(lèi)方法之一，也是最受歡迎的方法之一。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法基于已經(jīng)標(biāo)記好的訓(xùn)練集來(lái)學(xué)習(xí)。與未標(biāo)記的數(shù)據(jù)不同，標(biāo)記的數(shù)據(jù)集附帶了每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)簽或標(biāo)識(shí)符，這將有助于算法對(duì)未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題。

2. 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種不需要人工輸入數(shù)據(jù)標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)方式。它通過(guò)識(shí)別和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系和結(jié)構(gòu)，將其分為不同的類(lèi)別或群組。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域包括聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)和降維。

3. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)

在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中，一些特定的標(biāo)記數(shù)據(jù)被用于在未標(biāo)記的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以進(jìn)行更準(zhǔn)確的分類(lèi)。半監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要優(yōu)點(diǎn)是減少了標(biāo)記數(shù)據(jù)的需求，利用較少的標(biāo)記，可以大大提高分類(lèi)效果。

4. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方式，通常被應(yīng)用于決策的問(wèn)題。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過(guò)與情境不斷交互，根據(jù)任務(wù)結(jié)果給予獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，并最終發(fā)展出一種基于某種策略的行動(dòng)模式。

除了機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi)之外，它還有以下主要技術(shù)。

1. 決策樹(shù)

決策樹(shù)可以用于分類(lèi)或回歸問(wèn)題。這種技術(shù)適用于在不清楚正確答案的情況下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。決策樹(shù)是由根節(jié)點(diǎn)、葉節(jié)點(diǎn)、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)組成的樹(shù)形結(jié)構(gòu)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性，分支代表該屬性的不同取值。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，依照想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行搭建和訓(xùn)練。這種網(wǎng)絡(luò)可以用于分類(lèi)、識(shí)別、預(yù)測(cè)、模擬等各種應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大優(yōu)點(diǎn)是可以適應(yīng)復(fù)雜的非線性模型，并且可以自適應(yīng)改變。

3. 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是一種分類(lèi)器，其目標(biāo)是識(shí)別出數(shù)據(jù)中的最佳超平面。該平面將數(shù)據(jù)分為多組，使得位于超平面兩側(cè)的點(diǎn)屬于不同的類(lèi)別。這種算法通常用于二分類(lèi)。

總而言之，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種重要的學(xué)科，正在助力人類(lèi)處理大量數(shù)據(jù)并提高生產(chǎn)力。機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)和類(lèi)型也在不斷發(fā)展和改進(jìn)，隨著新的方法的涌現(xiàn)，人工智能的未來(lái)將會(huì)變得更加美好。