机器学习？有无监督、弱监督、半监督、强化、多示例学习是什么

什么是机器学习？

机器学习的定义有很多种，而且到目前为止也没有一个公认的定义，想要了解更多可以参考一下知乎https://www.zhihu.com/question/33892253的解答，有客观的回答，有深刻的幽默。
在这里我从定义的角度来让大家浅显的了解一下什么叫做机器学习，机器学习的定义有许多，比如：

“机器从原始的数据中提取模式的能力”（lan goodfellow）
    “在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。”（1959 Arthur Samuel）
    “机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。”(1998 Mitchell)
    “对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。”(1998 Tom Mitchell )

就比如在猪的识别问题中，我们不通过直接的编程教导机器说，猪是陆地行走四个蹄子肥头大耳的动物，而是间接的告诉机器哪些是猪哪些不是，通过经验的积累，计算机自我完善，从而区分是或者不是。

当然我的举例只是有监督的一个例子，还有半监督，弱监督，无监督学习等等很多都属于机器学习问题。

什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？

随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。

监督学习(supervised learning)：已知数据和其一一对应的标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到标签的过程。监督学习是最常见的学习问题之一，就是人们口中常说的分类问题。比如已知一些图片是猪，一些图片不是猪，那么训练一个算法，当一个新的图片输入算法的时候算法告诉我们这张图片是不是猪。

无监督学习(unsupervised learning)：已知数据不知道任何标签，按照一定的偏好，训练一个智能算法，将所有的数据映射到多个不同标签的过程。相对于有监督学习，无监督学习是一类比较困难的问题，所谓的按照一定的偏好，是比如特征空间距离最近，等人们认为属于一类的事物应具有的一些特点。举个例子，猪和鸵鸟混杂在一起，算法会测量高度，发现动物们主要集中在两个高度，一类动物身高一米左右，另一类动物身高半米左右，那么算法按照就近原则，75厘米以上的就是高的那类也就是鸵鸟，矮的那类是第二类也就是猪，当然这里也会出现身材矮小的鸵鸟和身高爆表的猪会被错误的分类。

强化学习(reinforcement learning)：智能算法在没有人为指导的情况下，通过不断的试错来提升任务性能的过程。“试错”的意思是还是有一个衡量标准，用棋类游戏举例，我们并不知道棋手下一步棋是对是错，不知道哪步棋是制胜的关键，但是我们知道结果是输还是赢，如果算法这样走最后的结果是胜利，那么算法就学习记忆，如果按照那样走最后输了，那么算法就学习以后不这样走。

弱监督学习(weakly supervised learning)： 已知数据和其一一对应的弱标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到一组更强的标签的过程。标签的强弱指的是标签蕴含的信息量的多少，比如相对于分割的标签来说，分类的标签就是弱标签，如果我们知道一幅图，告诉你图上有一只猪，然后需要你把猪在哪里，猪和背景的分界在哪里找出来，那么这就是一个已知若标签，去学习强标签的弱监督学习问题。

半监督学习(semi supervised learning) ：已知数据和部分数据一一对应的标签，有一部分数据的标签未知，训练一个智能算法，学习已知标签和未知标签的数据，将输入数据映射到标签的过程。半监督通常是一个数据的标注非常困难，比如说医院的检查结果，医生也需要一段时间来判断健康与否，可能只有几组数据知道是健康还是非健康，其他的只有数据不知道是不是健康。那么通过有监督学习和无监督的结合的半监督学习就在这里发挥作用了。

多示例学习(multiple instance learning) ：已知包含多个数据的数据包和数据包的标签，训练智能算法，将数据包映射到标签的过程，在有的问题中也同时给出包内每个数据的标签。多示例学习引入了数据包的概念，比如说一段视频由很多张图组成，假如1000张，那么我们要判断视频里是否有猪出现，一张一张的标注每一帧是否有猪太耗时，所以人们看一遍说这个视频里有猪或者没猪，那么就得到了多示例学习的数据，1000帧的数据不是每一个都有猪出现，只要有一帧有猪，那么我们就认为这个包是有猪的，所有的都没有猪，才是没有猪的，从这里面学习哪一段视频（1000张）有猪哪一段视频没有就是多示例学习的问题。