1.监督学习
supervised learning
是因为我们为这个算法在训练集上标注了类别
也就是说有标准问题和标准答案
回归：预测变量连续的 比如根据房屋面积预测租金价格
分类：预测变量是离散的，例如只取0和1的情况
支持向量机这样的算法可以处理无限种特征
2.learning theory
什么样的算法，多大的训练集
3.unsupervised learning
聚类问题 例如对像素进行分组 计算机视觉，图像处理，例如将2D变为3D图像（监督和非监督）
例如将混合的声音分离（我们最初并不能给出确切的答案，不能使用监督算法）
独立组件分析
文本处理
4.reinforcement learning强化学习
例如无人机飞行控制
回报函数 如何尽可能获得更好的回报和更小的惩罚
1.监督学习 supervised learning 是因为我们为这个算法在训练集上标注了类别 也就是说...
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吸奶 3:00 130ml 8:30 75ml 11:30 80ml 14:30 90ml 16:55 40ml ...
吸奶 4:00 120ml 9:48 85ml 12:02 50ml 14:47 80ml 17:51 85ml...
吸奶 1:30 70ml 8:25 95ml 10:45 100ml 13:57 80ml 16:30 90ml ...
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