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机器学习算法是一个大的家族，是狭义上的统计分支，也是广义上的人工智能基础。按照不同的标准，机器学习算法可以有不同的分类方式。在下一章节我们深入讨论每一种典型的机器学习算法原理之前，我们先看一下如何对机器学习算法进行分类。

1.    监督学习（supervised learning）v.s. 非监督学习（unsupervised learning）v.s. 强化学习（reinforcement learning）。
  1)    监督学习
  通过提供许多对输入（X）和对应的输出（Y）的历史数据，通过优化的方式找到最佳的映射关系。 一旦从训练数据学到了这一    种映射关系，我们就可以随时根据新的输入数据 （X），从而预测给出最佳的结果（Y）；比如常见的分类问题。
  2)    非监督学习
  和监督学习不同，输入只有X，而没有Y。是通过数据自身的特征，把相似的数据聚合到一起，并不涉及Y变量。比如聚类问     题，把一堆数据按照相似性聚合到不同的种类。
 3)    强化学习
  研究在一个特定环境中如何采取每一步的行动，从而获得最大的累积奖励。比如电子游戏中的打坦克游戏如何避免对方攻击和   击毁最多的坦克。 强化学习和标准的监督学习不同，它并不是通过提供许多对正确的输入和输出（X,Y）形式去寻找答案，也不   用去纠结优化过程中的次优解，而是通过学习主体所在环境对主体行动的反馈，在已有知识和未知领域中去寻求平衡，追求累计  奖励的最大化。强化学习在某种形式上最贴近人们通常意义上的人工智能，比如机器人自动规划路线和下围棋。
2.    参数化（parametric）v.s. 非参数化（non-parametric）
  1)    参数化
  参数化算法需要假设底层数据符合参数化的方程形式。比如朴素贝叶斯模型，回归模型，和简单的神经元网络算法。参数化算     法具有形式简单，优化速度比较快，需要数据量相对较少等优点。
  2)    非参数化
  非参数化算法对底层数据遵守的规律不做任何假设，直接依靠数据得到模型。比如决策树算法，kNN算法（k最邻近算法）。非   参数算法同参数化算法相比更加灵活，效果有时候比较强大。但是这种方法需要比较多的数据才能达到较好的效果，速度较慢，   需要警惕过度拟合。

3.    生成式（generative）v.s. 判别式（discriminative）：
机器学习算法根据自变量X寻求目标变量Y的预测，本质上是寻求条件概率函数P(Y|X)的表达形式，即已知X得到Y的条件概率（比如已知我们身在东北，问冬天下雪的概率）。
1)    生成式
生成式算法假设并且从训练数据中得到目标变量Y的分布方程P(Y)，和自变量特征X的条件分布方程P(X|Y)。然后根据贝叶斯公式，我们可以得到最终的预测方程P(Y|X)。比较典型的例子是朴素贝叶斯算法。
2)    判别式
判别式算法直接根据数据去训练并且得到预测方程P(Y|X)，比如逻辑回归算法。
4.    分布式 v.s. 非分布式
1)    分布式
分布式算法是指那些可以很好的以并行化编程方式解决，从而依托大数据计算平台，针对单机不能处理的大量数据训练模型的算法。这些算法包括K-means聚类算法，朴素贝叶斯，逻辑回归，PageRank等。
2)    非分布式
许多效果优异的机器学习算法并不容易被改造成分布式计算方式。比如支持向量机（SVM），梯度增强算法（GBM）等。