机器学习中监督学习 无监督学习 半监督学习

在机器学习领域，主要分为三大类学习方法：监督学习、无监督学习和半监督学习。

1. **监督学习**：监督学习是最常见的机器学习类型，它依赖于有标记的数据集。在这种情况下，算法会学习输入（特征）和期望输出（标签）之间的映射。比如分类任务（如预测电子邮件是否为垃圾邮件）、回归任务（如房价预测），以及深度学习中的图像分类或语音识别。

2. **无监督学习**：无监督学习则是没有明确标签的模式发现过程。算法需要找出数据内在的结构、模式或群组，如聚类（将相似对象分组）、降维（减少特征数量）或异常检测。例如，k-means聚类就是典型的无监督学习应用。

3. **半监督学习**：半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，它利用少量标记数据和大量未标记数据进行学习。这种方法通常用于资源有限的情况，可以显著提高模型性能，特别是在标注数据稀缺的情况下。半监督学习常用于文本分类、图像分类等场景。

相关问题：
1. 监督学习的应用有哪些？
2. 无监督学习能解决什么问题？
3. 半监督学习如何处理标记数据和未标记数据？