多选题
以下属于机器学习的是（）
发布日期：2021-09-22
监督式学习
非监督式学习
半监督式学习
强化学习
试题解析
非监督式学习
非监督学习是指在没有类别信息情况下，通过对所研究对象的大量样本的数据分析实现对样本分类的一种数据处理方法。
- 中文名
- 非监督学习
- 方法
- 聚类等
- 应用
- 自动控制等
- 外文名
- unsupervised learning
- 特点
- 没有类别信息
- 学科
- 人工智能术语
监督式学习
监督式学习（英语：Supervised learning），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类）。
- 中文名
- 监督式学习
- 别名
- 概念学习（conceptlearning）
- 学科
- 机器学习
- 外文名
- Supervised learning
- 模型种类
- 全域模型，区域模型
- 领域
- 机器学习
强化学习
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。深度学习模型可以在强化学习中得到使用，形成深度强化学习。强化学习理论受到行为主义心理学启发，
- 中文名
- 强化学习
- 别名
- 再励学习，评价学习，增强学习
- 应用
- 信息论，自动控制，机器人学
- 外文名
- Reinforcement Learning, RL
- 类型
- 机器学习
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