从四个角度大致总结一下不同类型的机器学习问题。
1. 按照输出空间的变化：
分类问题（二分类、多分类）、回归问题
2. 按照输出的标记变化：
监督学习 与 非监督学习 与 半监督学习（树的识别） 与 增强学习（训练宠物）
非监督学习又可以分为：分群问题、density estimation 、outlier detection(比如检测异常)
3. 按照取得标记的方法，与机器沟通的方式:
batch 、online 、active(主动学习)
4. 按照输入特征
concrete feature、raw、abstract
