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文档摘要

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第一章

机器学习分哪几类？它们之间有什么区别？

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。

有监督学习算法接受已知的输入数据集（包含预测变量）和对该数据集的已知响应（输出，响应变量），然后训练模型，使模型能够对新输入数据的响应做出合理的预测。

无监督学习可发现数据中隐藏的模式或内在结构。这种技术可根据未做标记的输入数据集得到推论。之所以被称为无监督学习，是因为与有监督学习不同，没有老师。依靠算法自己去发现并返回数据中有趣的结构。

强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来。它把学习过程看做一个试探性评价过程，强化学习主要包含五个元素，Agent（智