李宏毅机器学习(一) introduction

Supervised Learning(监督学习):这种function的output，通常被叫做label(标签)
Regression(回归):通过regression找到的function，它的输出是一个scalar数值
Classification(分类):Binary Classification(二元分类)—在binary classification里，我们要机器输出的是yes or no，是或否, Multi-class classification(多元分类)
Semi-supervised Learning(半监督学习):没有labeled的data，对机器学习也是有帮助的
Transfer Learning(迁移学习):一堆不相干的data可以对结果带来什么样的帮助
Unsupervised Learning(无监督学习):在完全没有任何label的情况下，机器到底能学到什么
Structured Learning(结构化学习):在structured Learning里，我们要机器输出的是，一个有结构性的东西,比如GAN也是structured Learning的一种方法
Reinforcement Learning(强化学习):我们没有告诉机器正确的答案是什么，机器最终得到的只有一个分数，就是它做的好还是不好，但他不知道自己到底哪里做的不好，他也没有正确的答案, 其特点是Learning from critics