003-机器学习背后的思维-针对入门小白的概念算法及工具的朴素思考

作者：燕志伟
修订时间：2020-06-21
版权：原创

2.1 概念层次的划分

概念层次的划分包括三个方面：数据输入，数据输出和问题的复杂度。依照数据的输入来划分「场景型」概念，依照数据的输出来划分「任务型」概念，依照问题的复杂度来划分「方法型」概念。如图1所示，

1.) 首先，从输入的数据(Input)来划分场景。机器学习中概念是通过已有的数据来区分学习的场景（Scenario）。先看输入数据的整体，根据是否所有的输入数据都被手工标注过，分为监督学习（Supervised Learning）和非监督学习（Unsupervised Learning)。如果有部分数据被标注过，部分数据未被标记过，称为半监督学习（Semi-supervised Learing）。如果在输入数据中，部分和本次任务有关，部分无关，被称为迁移学习（Transfer Learning)。如果数据实时采样，且有任务成败的判断规则，完全由规则来确定结果，可称之为增强学习（Reinforcement Learning）。

2.) 其次，从

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