作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着数据量的增加，人们越来越关注数据处理、分析和可视化方法，尤其是关于数据科学中机器学习的研究。近几年来，基于统计学、优化理论等理论构建的机器学习模型在许多领域都取得了显著的成果。但也正如许多人的观察，随着时间的推移，人们对机器学习的理解和应用也逐渐趋于一致，越来越多的人接受它作为工具来处理大数据、解决复杂的问题。然而，另一方面，基于统计学、优化理asons的算法仍然具有一定的局限性，比如：
- 数据噪声、冗余、不平衡、缺失、维度灾难等 challenges；
- 模型过拟合、欠拟合等问题；
- 决策边界模糊、非鲁棒性等因素。 因此，我们需要新的机器学习方法来处理这些challenges，比如增强学习、迁移学习、强化学习等。本文将介绍一些主流机器学习算法中存在的一些局限性。希望读者能够从本文中得到启发，在自己的工作中探索更加有效的方法。
2.基本概念术语说明
首先，我们需要了解一些基础的机器学习算法术语及定义。
（1）监督学习 Supervised Learning（SL）
监督学习是指给定输入数据及其对应的输出标签（或目标），利用这一对数据进行训练，使模型能够预测出新数据的输出结果。典型的监督学习包括分类、回归、序列预测等。根据输入数据是否有标签，又可以分为有监督学习（Supervised learning with labeled data）和无监督学习（Unsupervised