根据学习理论,机器学习代写 https://meiguodaixie.com/machine-learning-dai-xie/ 模型可分为有监督学习、半监督学习、无监督学习、迁移学习和强化学习。当训练样本被标记时,它是监督学习;对部分训练样本进行标记,在没有标记的情况下,对部分训练样本进行半监督学习;当所有训练样本都未标记时,这是无监督学习。迁移学习是将训练好的模型参数转移到新模型中,以帮助新模型的训练。强化学习是一种学习优化策略,它使agent能够根据特定环境中的当前状态采取行动,从而获得最大的回报。强化学习和监督学习的最大区别在于,每个决策都不是对的或错的,而是希望获得最多的累积回报。