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机器学习综述 1、有监督 通常给定训练集、验证集和测试集，每个样本的特征和标号（注：标号可能是简单的0/1，也有可能是复杂的结构标号）都是给定的。算法就是根据训练集学习特征和标号之间的函数关系。这类算法比较直观，算法性能也比较好评价。 2、无监督 给定数据集，及每个样本的特征。算法根据数据集来分析数据的一些分布特性。这类算法因为没有groudtruth，通常不太好评价。 3、半监督 给定数据集，一部分是标注的，一部分是未标注的。侧重于如何利用大量无监督的数据（因为标注数据的成本是比较高的）来帮助有监督学习算法，这类算法发挥空间比较大。 4、主动学习 由于标注的成本比较高，如何标注少量的样本就能获得很好的性能，这是个很好的问题，也有较大的发挥空间（不同的模型、不同的策略）。 |
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