监督学习、半监督学习、无监督学习与自监督学习

监督学习、半监督学习、无监督学习和自监督学习是机器学习中常用的几种学习方式。

1. 监督学习：监督学习是指从带标签的数据中学习预测模型的方法。在监督学习中，模型需要从已知的输入和输出样本对中学习出一个函数，使得该函数能够对新的输入数据进行准确的预测。常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。

2. 半监督学习：半监督学习是指在训练数据中只有一部分数据被标记了类别信息，另一部分数据没有被标记的情况下，通过对已标记和未标记样本进行联合建模，从而提高模型的泛化性能和效果。常见的半监督学习算法有半监督聚类、深度置信网络等。

3. 无监督学习：无监督学习是指从未标记的数据中学习预测模型的方法。在无监督学习中，模型需要从输入数据中学习出数据的内在结构、分布规律和特征表示等信息。常见的无监督学习算法有聚类、降维、生成对抗网络等。

4. 自监督学习：自监督学习是指通过利用数据本身的信息来学习预测模型的方法。自监督学习通常是在无监督学习的基础上，利用数据中隐含的关系，如时间、空间、语义等，自动生成标签信息，从而提高模型的泛化性能和效果。常见的自监督学习算法有自编码器、对比学习等。