監督學習模型（Supervised learning model），也就是我們常說的分類，是利用現有的訓練樣本（即已知數據及其對應的輸出）進行訓練，得到壹個最優模型，然後利用這個模型將所有輸入映射為對應的輸出，並對輸出進行簡單判斷，從而達到分類的目的，它也具有對未知數據進行分類的能力。
2.無監督學習模型
在無監督學習中，數據沒有被特別識別，學習模型是推斷數據的壹些內部結構。應用場景包括關聯規則和聚類的學習。
3.半監督學習
半監督學習算法要求壹些輸入數據被識別，壹些沒有被識別。這種學習模型可以用於預測，但模型需要首先學習數據的內部結構，以便合理地組織數據進行預測。應用場景包括分類和回歸，算法包括常用監督學習算法的壹些擴展。這些算法首先嘗試對未標記數據進行建模，然後對標記數據進行預測。
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