isodata的matlab代码博客机器学习与Scikit-Learn版本：0.22.1说好的只研究Scikit-Learn，终究还是把这儿弄成了深入学习机器学习的笔记资料库。监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习类型描述监督学习监督学习是最常见的机器学习类别，这种方式是一种函数迫近。我们尝试将一些数据点映射到一些模糊函数。通过智能优化，我们努力拟合出一个最接近将来要使用的数据的函数。无监督学习无监督学习只是剖析数据而没有任何类别的Y来映射，算法不知道输出应当是哪些，需要自己推理。半监督学习输入数据部份被标示机器学习防止过拟合，部分没有被标示，需要先学习数据的内在结构便于合理组织数据。强化学习类似于监督学习机器学习防止过拟合，只是每位步骤就会形成反馈而已。强化学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督学习那样，输入数据仅仅是作为一个检测模型对错的方法；在加强学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对剌激立刻作出调整。强化学习常用的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。强化学习常见算法包括Q-Learning以及时间差学习等。举个好玩儿的事例吧：想想我们想要训练大鼠，使其学会X
