一、学习的分类

根据输出空间：分类（二分类、多分类）、回归、结构化（监督学习+输出空间有结构）；
根据标签：监督学习、无监督学习（聚类、密度估计、异常点检测）、半监督学习（标注成本高时）、强化学习；
根据数据喂给方式：批、在线（PLA、强化学习）、主动学习；
根据输入空间：具体（相关物理意义）、原始（图像灰度值）、抽象（用户id）。

图1.1 学习的分类

二、主动学习 vs 半监督学习

半监督学习是不需要人工干预的情况下由算法自行对无标签数据进行利用；
主动学习是由算法主动提出有哪些数据需要人工标注，然后将这些数据交由人工标注后送回训练数据集中由算法利用。