目测检测强化学习-目标检测入门

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• 1、机器学习的类型有

机器学习的类型有

无监督学习： 无监督学习是机器学习中另一种常见的方法。在无监督学习中，系统只有输入数据，没有输出数据。系统需要学习到一种函数，使得该函数能够将输入数据自动分类。半监督学习： 半监督学习是一种混合监督学习和无监督学习的方法。

典型的机器学习和数据挖掘算法包括：（A、B、D）。A、回归分析。B、分类。C、正交。D、聚类。机器学习：机器学习（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。（2） 演绎学习 （3） 类比学习：典型的类比学习有案例（范例）学习。

机器学习模型包括四个组成部分，不包括泛化能力。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

常用机器学习解决的问题包括分类问题、回归问题、聚类问题、规则学习。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。分类问题：根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。

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