机器学习分为几种？

機器學習百花齊放，種類繁多，若要概括分類，主流觀點認為可分為三大類型：監督式學習、非監督式學習和半監督式學習。此外，強化學習也佔據重要地位，時常被納入討論，甚至獨立成類。以下詳述各種類型的特性與應用：

一、 監督式學習 (Supervised Learning): 如同一位經驗豐富的導師，監督式學習仰賴「標籤化數據」(Labeled Data) 進行訓練。這些數據如同附帶答案的考卷，讓模型學習輸入和輸出之間的映射關係。例如，預測房價時，我們會提供模型大量的房屋資料，包括面積、地點、屋齡等特徵，以及對應的房價（標籤）。模型透過學習這些數據，建立預測模型，以便未來遇到新的房屋資料時，能準確預測其價格。常見的監督式學習演算法包括：

• 線性迴歸 (Linear Regression): 預測連續數值，例如房價、銷售額。
• 邏輯迴歸 (Logistic Regression): 預測類別，例如判斷邮件是否為垃圾郵件。
• 支持向量機 (Support Vector Machine, SVM): 用於分類和迴歸問題，擅長處理高維數據。
• 決策樹 (Decision Tree): 以樹狀結構進行決策，易於理解和解釋。
• 隨機森林 (Random Forest): 由多個決策樹組成，提升預測準確性和穩定性。
• 神經網路 (Neural Network): 模擬人腦神經元運作，可以處理複雜的非線性關係。

二、 非監督式學習 (Unsupervised Learning): 如同一位探索未知領域的探險家，非監督式學習面對的是「未標籤數據」(Unlabeled Data)。它需要自行挖掘數據中的隱藏模式、結構和關聯性。例如，顧客分群，我們可以提供模型大量的顧客資料，包括購買紀錄、瀏覽歷史等，模型會自動將顧客分成不同的群體，以便進行精準行銷。常見的非監督式學習演算法包括：

• K-Means 分群 (K-Means Clustering): 將數據分成 K 個群組。
• 階層式分群 (Hierarchical Clustering): 建立樹狀結構的群組。
• 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): 降低數據維度，保留主要信息。
• 關聯規則挖掘 (Association Rule Mining): 發現數據之間的關聯性，例如購物籃分析。

三、 半監督式學習 (Semi-Supervised Learning): 如同一位博學多聞的學者，半監督式學習結合了監督式學習和非監督式學習的優點。它利用少量標籤化數據和大量未標籤化數據進行訓練，以提高模型的學習效率和泛化能力。例如，在圖像識別中，可以利用少量標籤化的圖像和大量未標籤化的圖像進行訓練，以提升識別準確度。

四、 強化學習 (Reinforcement Learning): 如同一位不斷試錯學習的棋手，強化學習透過與環境互動來學習最佳策略。它會根據環境的回饋 (獎勵或懲罰) 來調整自身的行為，以最大化累積獎勵。例如，訓練機器人行走，機器人會透過不斷嘗試不同的動作，並根據環境的回饋 (例如是否跌倒) 來學習最佳的行走策略。

綜上所述，機器學習的四大類型各有千秋，適用於不同的場景。隨著科技的進步，這些技術也在不斷發展演進，為我們帶來更多可能性。選擇何種學習方式，取決於數據的特性、問題的類型以及預期的目標。 理解這些差異，才能更有效地運用機器學習技術，解決現實世界中的問題。