本文是机器学习的第一节，导论。带你系统的了解机器学习的相关基础知识，更多总结请见我的这篇博客

文章目录

• 机器学习方法概论
• 1 机器学习方法的分类
• • 1.1 监督学习
  • 1.2 无监督学习
  • 1.3 半监督学习
  • 1.4 强化学习
  • 1.5 其他分类
• 2 机器学习三要素
• 3 模型评估与模型选择
• • 3.1 模型评估指标 （分类、回归、聚类和排序指标）
  • 3.2 过拟合
  • 3.3 正则化（模型选择方法）
  • 3.4 交叉验证（模型选择方法）
• 4 泛化能力
• 5 生成模型和判别模型
• • 5.1 生成模型
  • 5.2 判别模型
  • 5.3 生成模型和判别模型比较