聚类：例行为对其进行分组。
降维：比如利用算法来减少大型复杂数据。
强化学习
这种学习依赖于与环境的互动。模型通过反复试验进行学习，当模型做出正确的决策时给予奖励，当模型做出错误的决策时给予惩罚。该模型的目标是做出一系列决策，以期在长期内获得最大的回报。
半监督学习
这种学习类型介于监督学习和无监督 玻利维亚 viber 手机数据 学习之间，使用包含一些标签和一些未标记数据的数据集。当收集标记数据困难或成本高昂时，可使用半监督学习。
深度学习
基于深度神经网络 (DNN) 的监督学习和无监督学习的子类型，模仿人类大脑的工作原理，用于复杂的应用，例如图像识别、自动翻译或语音识别。
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机器学习的例子
以下是机器学习在我们日常生活中应用的一些实际例子：