监督学习 无监督学习 强化学习

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习中的三种基本学习范式。

监督学习是指给定一组已知的输入和输出，训练一个模型，使其能够对新的输入进行正确的输出预测。监督学习的典型应用包括分类和回归问题。

无监督学习是指在没有明确的输出变量的情况下，从数据中学习有用的结构或特征。无监督学习的应用包括聚类和降维等问题。

强化学习是指学习一个智能体在与环境交互中如何做出决策，以最大化期望的累积奖励。强化学习的经典应用包括游戏、机器人控制和自然语言处理等领域。