3、机器学习算法类型与神经网络基础入门

机器学习算法类型与神经网络基础入门

1. 机器学习算法的分类

机器学习算法可以从两个维度进行分类，一是监督学习与无监督学习，二是参数学习与非参数学习。这两个维度相互交叉，形成了四种不同类型的算法。
- 监督学习与无监督学习 ：监督学习是根据已知的输入数据和对应的输出数据进行学习，以预测新的输入数据对应的输出；无监督学习则是对单一数据集进行聚类，发现数据中的潜在结构。
- 参数学习与非参数学习 ：参数模型具有固定数量的参数，而非参数模型的参数数量由数据决定，通常是无限的。

分类维度	类型	特点
学习类型	监督学习	根据输入数据和对应输出数据学习，用于预测
学习类型	无监督学习	对单一数据集进行聚类
参数类型	参数学习	具有固定数量的参数
参数类型	非参数学习	参数数量由数据决定

下面通过一个简单的例子来说明参数学习和非参数学习的区别。假设要将一个