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本文讲介绍三种机器学习类型：①监督学习，②无监督学习，③强化学习。我们主要了解监督学习和无监督学习即可。

下图介绍这三种机器学习类型的区别：

1 用来预测未来的监督学习

从有标签的训练数据中学习一个模型，用来预测未知数据的标签。
因此，也可以将监督学习视为“标签学习”。
（1）预测离散标签：分类任务；
（2）预测连续标签：回归任务。

2 发现数据中隐藏规律的无监督学习

无监督学习处理的是无标签的数据。
（1）用聚类寻找数据中的簇：例如营销人员根据客户的兴趣对客户进行聚类。

（2）用降维压缩数据
我们通常使用的数据是高维数据，这对储存空间和机器学习算法的能力提出了挑战。
无监督降维是特征预处理的常用方法。
数据降维在保留数据大部分信息的前提下，将数据从高维子空间压缩到低维子空间。

3 机器学习系统的路线图