深度学习简要笔记

机器学习算法的类型

监督学习：如果机器学习的目标是建模样本的特征 𝒙 和标签 𝑦 之间的关系：𝑦 =𝑓(𝒙; 𝜃) 或 𝑝(𝑦|𝒙; 𝜃)，并且训练集中每个样本都有标签，那么这类机器学习称为监督学习（Supervised Learning）。

• 个人认为简单而言即样本的特征 𝒙 和标签 𝑦 有明确的关系。

无监督学习：无监督学习（Unsupervised Learning，UL），是指从不包含目标标签的训练样本中自动学习到一些有价值的信息。典型的无监督学习问题有聚类、密度估计、特征学习、降维等。

强化学习：强化学习（Reinforcement Learning，RL），是一类通过交互来学习的机器学习算法。在强化学习中，智能体根据环境的状态做出一个动作，并得到即时或延时的奖励．智能体在和环境的交互中不断学习并调整策略，以取得最大化的期望总回报。