本文介绍了机器学习的三种主要类型：监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习通过训练数据学习模式，并用于预测新实例的输出，包括人工神经网络和支持向量机等分类器。无监督学习则通过对原始数据进行分类来探索数据内部结构，常见的应用是聚类。半监督学习结合了有标签和无标签数据来构建分类函数。
在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法：
监督学习(Supervised learning)、
非监督学习(Unsupervised learning)、
半监督学习(Semi-supervised learning)，
监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。
半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。
一、监督学习
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