从四个角度大致总结一下不同类型的机器学习问题。

1. 按照输出空间的变化：

　　分类问题（二分类、多分类）、回归问题

2. 按照输出的标记变化：

　　监督学习 与 非监督学习 与 半监督学习（树的识别） 与 增强学习（训练宠物）

　　非监督学习又可以分为：分群问题、density estimation 、outlier detection(比如检测异常)

3. 按照取得标记的方法，与机器沟通的方式:

　　batch 、online 、active(主动学习)

4. 按照输入特征

　　concrete feature、raw、abstract

　　

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