根据输出分类:
二元分类(Binary classification)
多分类问题(Multiclass classification)
回归分析(Regression)
结构化学习(structured learning)
different data label:
监督式学习(supervised learning)
无监督学习(unsupervised learning):聚类 (clustering)
半监督(semi-supervised)
强化学习(reinforcement learning)
different protocal:
成批学习(batch learning):直接将所有的资料给机器进行学习,机器被动
在线学习(online):数据是按逐渐到来,机器被动
主动学习(active learning):机器主动问问题
different input:
具体的特征(concrete features):数据的特征具体
原始的特征(raw features):一般比较抽象,需要人或者机器来转换为对应的concrete features;
抽象的特征(abstract feature):特征完全抽象,例如提供给参赛者的是抽象加密过的资料编号或者ID