什么是机器学习？
监督学习(supervised learning) 如神经网络，提供数据和数据的标签进行训练
非监督学习(Unsupervised learning) 只提供数据而不提供对应的标签进行训练
半监督学习 利用少量有标签样本和大量无标签样本进行训练，来对无标签样本进行分类
强化学习(reinforcement learning) 在完全陌生的环境，让计算机自己适应环境完成目标。开始阶段命中率也许会非常低，但是它会像人类一样总结和学习，达到高的命中率。如Alpha-go
遗传算法(genetic algorithm) 淘汰弱者，适者生存。通过淘汰机制选择最优的设计和模型，基于强者“繁衍和变异”产生更优解
原文：https://www.cnblogs.com/HJhj/p/10852640.html