监督学习（Supervised learning）：
监督学习即具有特征（feature）和标签（label）的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签——分类。
简言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测，预测label为cat或者dog。
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。
无监督学习（Unsupervised learning）：
无监督学习即只有特征，没有标签，只有特征，没有标签的训练数据集中，通过数据之间的内在联系和相似性将他们分成若干类——聚类。
简言之：给出数据，寻找隐藏的关系。
半监督学习（Semi-Supervised learning）：
半监督学习使用的数据，一部分是标记过的，而大部分是没有标记的，和监督学习相比较，半监督学习的成本较低，但是又能达到较高的准确度，即综合利用有类标的和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。
简言之：少部分标记，大部分未知
强化学习（Reinforcement learning）：
强化学习与半监督学习类似，均使用未标记的数据，但是强化学习通过算法学习是否距离目标越来越近，我理解为激励与惩罚函数。类似生活中，女朋友不断调教直男友变成暖男。
简言之：通过不断激励与惩罚，达到最终目的。
区别：
监督学习有反馈，无监督学习无反馈，强化学习是执行多步之后才反馈。