Machine Learning

  • Unsupervised learning ("unlabeled" data)
    • Algorithms used in unsupervised learning vary, including:
    • Clustering
      • k-means
      • mixture models
      • hierarchical clustering
    • Anomaly detection
    • Neural Networks
      • Autoencoders
      • Deep Belief Nets
      • Hebbian Learning
      • Generative Adversarial Networks
      • Self-organizing map
    • Approaches for learning latent variable models such as
      • Expectation–maximization algorithm (EM)
      • Method of moments
      • Blind signal separation techniques, e.g.,
        • Principal component analysis
        • Independent component analysis
        • Non-negative matrix factorization
        • Singular value decomposition

  • Supervised learning ("labeled" data)

    • classification

    • regression

    • 監督式學習（英語：Supervised learning）

      • 機器學習中的方法，由訓練資料中學到或建立一個模式（函數 / learning model），並依此模式推測新的實例。
        • 訓練資料是由輸入物件（通常是向量）和預期輸出所組成
        • 函數的輸出
          • 迴歸分析 regression: 連續的值
          • 分類 classification: 分類標籤

    • 監督式學習者的任務在觀察完一些訓練範例（輸入和預期輸出）後，預測這個函數對任何可能出現的輸入的值的輸出。

      • 要達到此目的，學習者必須以"合理"（見歸納偏向）的方式從現有的資料中一般化到非觀察到的情況。
      • 人類和動物感知中，被稱為概念學習（concept learning）。

Reference:

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