机器学习分为哪几类？

機器學習分類

機器學習主要可分為以下四大類別：

1. 監督式學習：

監督式學習使用帶有標籤的資料集訓練模型，其中標籤代表目標值或預測結果。常見的監督式學習演算法包括線性迴歸、邏輯迴歸、支持向量機 (SVM) 和決策樹。

2. 無監督式學習：

無監督式學習使用未標籤的資料集，透過尋找資料中的模式和結構來探索資料。常見的無監督式學習演算法包括聚類分析、主成分分析 (PCA) 和異常檢測。

3. 半監督式學習：

半監督式學習結合了監督式和無監督式學習的方法，使用標籤少量的資料與大量的未標籤資料。它利用標籤資料來指導無監督式演算法，同時利用未標籤資料來加強模型的泛化能力。

4. 強化學習：

強化學習透過與環境互動並接收獎勵或懲罰來訓練代理人做出最佳決策。代理人不斷嘗試不同的動作，並根據接收到的回饋調整其行為策略，以最大化未來獎勵。常見的強化學習演算法包括 Q 學習和策略梯度法。