机器学习思维导图

通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），在利用这个模型将所有的输入映射为响应的输出。

它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。

在训练阶段结合了大量未标记的数据和少量标签数据。与使用所有标签数据的模型相比，使用训练集的训练模型在训练时可以更为准确。

事先设定一个回报函数（reward function），通过这个函数来确认否越来越接近目标，类似我们训练宠物，如果做对了就给他奖励，做错了就给予惩罚，最后来达到我们的训练目的。