机器学习#

分类#

机器学习可以被分为有监督学习（supervised learning），无监督学习（unsupervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。

1. 有监督学习：使用“有标签”的数据，学习给定输入和输出之间的关系。训练完成表现为在算法足够准确、稳定时，将算法应用于新数据，做出预测。
2. 无监督学习：使用“无标签”的数据，探索数据内部的模式和规律。

• 两者不是严格定义的术语，界限通常是模糊的。但可以粗略分类我们研究机器学习时遇到的问题。

密度估计#