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按照学习方式不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。
1、监督学习
监督学习是从<x,y>这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y。
输入空间、特征空间、输出空间输入、输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间、输出空间。
一个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示，特征向量组成的空间为特征空间。特征空间与输入空间可以为同一空间，也可以为不同空间。输入输出的随机变量一般用大写X、Y表示，具体实例使用小写表示。
2、无监督学习
无监督学习相比监督学习没有标注数据，也就是Y。无监督学习是从一堆数据中学习其内在统计规律或内在结构，学习到的模型可以是类别、转换或概率。这些模型可以实现对数据的聚类、降维、可视化、概率估计和关联规则学习。
假设X为输入空间，Z为隐式结构空间，则模型可以表示为P（x|z），P（z|x）,z=g（x）。无监督学习可以用于对已有数据的分析，也可以对未知数据进行预测。前者可以用作概率估计，后两者用来聚类或降维。
3、强化学习
强化学习是指智能系统在与环境的连续交互中学习最佳行为策略的机器学习问题。例如，机器人学习行走；AlphaGo学习下棋。强化学习的本质是学习最优的序贯决策。
在每一步t，智能系统从环境中观测到一个状态s和一个奖励r，采取一个动作a。环境根据采取的动作决定下一个时刻t+1的状态和奖励。需要学习的策略表示为给定状态下采取的动作，目标不是短期奖励的最大化，而是长期累积奖励的最大化。
4、半监督学习
半监督学习包含大量未标注数据和少量标注数据。主要是利用未标注中的信息，辅助标注数据，进行监督学习。例如说上传的照片都是大量未标注数据，但会有重复的同一个人的照片，可以通过无监督学习进行分类；如果你为其中一份照片标注了信息，则可以为其他未标注的数据标注信息。
大多数半监督学习算法是无监督式和监督式算法的结合，例如深度信念网络（DBN）。它基于一种互相堆叠的无监督式组件，这个组件叫作受限玻尔兹曼机（RBM）。
5、主动学习
主动学习是机器不断给出实例进行人工标注，然后使用标注数据学习预测模型的机器学习问题。主动学习的目标是对学习最有帮助的实例人工标注，以较小的标注代价，达到最好的学习效果。
如何更好地掌握机器学习
Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。
在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的方法就是不断的通过书本学习。他认为读书的目的就是让心中有书。
一个博士在读生给出这样的建议并不令人惊讶，以前本站可能还推荐过类似的建议。这个建议还可以，但我不认为适用每个人。如果你是个开发者，想实现机器学习的算法。下面列出的书籍是一个很好的参考，可以从中逐步学习。
机器学习路线图
他的关于机器学习的路线图分为5个级别，每个级别都对应一本书必须要掌握的书。这5个级别如下：
Level 0（新手）：阅读《Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight》。需要了解电子表格、和一些算法的高级数据流。
Level 1（学徒）：阅读《Machine Learning with R》。学习在不同的情况下用R语言应用不同的机器学习算法。需要一点点基本的编程、线性代数、微积分和概率论知识。
Level 2（熟练工）：阅读《Pattern Recognition and Machine Learning》。从数学角度理解机器学习算法的工作原理。理解并调试机器学习方法的输出结果，同时对机器学习的概念有更深的了解。需要有算法、较好的线性代数、一些向量积分、一些算法实现经验。
Level 3（大师）：阅读《Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques》。深入了解一些高级主题，如凸优化、组合优化、概率论、微分几何，及其他数学知识。深入了解概率图模型，了解何时应该使用以及如何解释其输出结果。
Leval 4（宗师）：随便去学吧，记得反馈社区。
Colorado针对每个级别中列出的书中章节阅读建议，并给出了建议去了解的相关顶级项目。
Colorado后来重新发布了一篇博客，其中对这个路线图做了一点修改。他移除了最后一个级别，并如下定义了新的级别：好奇者、新手、学徒、熟练工、大师。他说道，Level 0中的机器学习好奇者不应该阅读相关书籍，而是浏览观看与机器学习有关的顶级视频。
机器学习中被忽视的主题
Scott Locklin也阅读了Colorado的那篇博客，并从中受到了启发，写了一篇相应的文章，名为“机器学习中被忽视的想法”（文中有Boris Artzybasheff绘制的精美）。
Scott认为Colorado给出的建议并没有充分的介绍机器学习领域。他认为很少有书籍能做到这一点，不过他还是喜欢Peter Flach所著的《Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data》这本书，因为书中也接触了一些隐晦的技术。
Scott列出了书本中过分忽视的内容。如下所示：
实时学习：对流数据和大数据很重要，参见Vowpal Wabbit。
强化学习：在机器人方面有过讨论，但很少在机器学习方面讨论。
“压缩”序列预测技术：压缩数据发现学习模式。参见CompLearn。
面向时间序列的技术。
一致性预测：为实时学习精确估计模型。
噪声背景下的机器学习：如NLP和CV。
特征工程：机器学习成功的关键。
无监督和半监督学习。
这个列表很好的指出了机器学习中没有注意到的领域。
最后要说明的是，我自己也有一份关于机器学习的路线图。与Colorado一样，我的路线图仅限于分类/回归类型的监督机器学习，但还在完善中，需要进一步的调查和添加所有感兴趣的主题。与前面的“读这些书就可以了”不同，这个路线图将会给出详细的步骤。
关于“机器学习系统(关于机器学习系统的简介)”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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我是威门号的签约作者“干玉娅”
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文章不错《机器学习系统(关于机器学习系统的简介)》内容很有帮助