Types of ML Algorithms
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监督学习：
- 在有标号的数据上训练并去预测标号
- 自监督学习：标号从数据中学习（Word2vec，BERT）
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半监督学习：
- 从标注好和没标注好的数据中训练，模型预测标号
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无监督学习：
- 从没标注的数据上训练
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强化学习：
- 观察环境反馈学习
Components in Supervised Training
- 模型
- 从输入得到预测输出
- 损失
- 评估标准和预测的差距
- 优化目标
- 一个在训练中的优化目标函数
- 优化器
- 学习参数
Types of Supervised Models
- 决策树
- 用树最决定
- 线性模型
- 通过输入的线性组合决定
- 核方法
- 使用核方法来计算特征相似度
- 神经网络
- 用神经网络来学习表示
