instruction: Nevezze meg a gépi tanulási algoritmusok három típusát.
output: Íme a gépi tanulási algoritmusok három fő típusa:
  1. Felügyelt tanulás: Ezek az algoritmusok címkézett képzési adatokat használnak az új adatok megtanulására és előrejelzések készítésére. Ez a módszer olyan algoritmusokat foglal magában, mint a lineáris regresszió, a logisztikus regresszió, a támogató vektorgépek, a döntési fák és a k-közelebbi szomszédok.
  
  2. Nem felügyelt tanulás: Ezek az algoritmusok klaszterezéssel vagy dimenziócsökkentéssel fedik fel az adatokon belüli rejtett mintákat és kapcsolatokat. A nem felügyelt tanulási algoritmusokra példa a k-means klaszterezés, a hierarchikus klaszterezés és a főkomponens-elemzés.
  
  3. Erősítéses tanulás: Ezek az algoritmusok a tanulást a meghozott döntéseken alapuló "jutalmazás vagy büntetés" gondolatával segítik elő. Az algoritmus megtanulja, hogy bizonyos döntéseket vagy viselkedéseket jó vagy rossz eredményekkel társítson. A megerősítéses tanulásra példa a Q-tanulás.