监督学习、半监督学习、无监督学习

监督学习、半监督学习和无监督学习是机器学习中常见的三种学习方式。

1. 监督学习（Supervised Learning）是一种通过使用带有标签的训练数据来训练模型的学习方式。在监督学习中，训练数据包含输入特征和对应的标签，模型通过学习输入特征与标签之间的关系来进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）是一种通过使用没有标签的训练数据来训练模型的学习方式。在无监督学习中，训练数据只包含输入特征，模型通过学习数据的内在结构和模式来进行聚类、降维、异常检测等任务。常见的无监督学习算法包括聚类算法（如K-means、层次聚类）、关联规则挖掘、主成分分析等。

3. 半监督学习（Semi-supervised Learning）是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。它利用同时包含有标签和无标签数据的训练集来构建模型。半监督学习的目标是通过利用无标签数据的信息来提高模型的性能。常见的半监督学习算法包括自训练、生成模型、图半监督学习等。