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基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習
淺層學習
深層學習（深度學習）
強化學習
遷移學習
二、機器學習基本類型
1.有監(jiān)督學習：根據(jù)已知的輸入和輸出，建立聯(lián)系它們的模型，根據(jù)該模型對未知輸出的輸入進行判斷。
1）回歸：以無限連續(xù)域的形式表示輸出。
2）分類：以有限離散域的形式表示輸出。
2.無監(jiān)督學習：在一組沒有已知輸出（標簽）的輸入中，根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)部特征和聯(lián)系，找到某種規(guī)則，進行族群的劃分——聚類。
3.半監(jiān)督學習：從一個相對有限的已知結(jié)構(gòu)中利用有監(jiān)督學習的方法，構(gòu)建基本模型，通過對未知輸入和已知輸入的比對，判斷其輸出，擴展原有的已知領域。
三、機器學習的基本過程
數(shù)據(jù)采集-》數(shù)據(jù)清洗-》數(shù)據(jù)預處理-》選擇模型-》訓練模型
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