机器学习主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习。但各种方法的应用领域不同，下面将作简要介绍。监督学习监督学习是指基于标记的训练数据学习模型，并最终预测新数据集的标签。根据标签是离散的还是多值的，还可以细分很多问题，包括回归问题，二分类，多标签分类，多值分类等，这里只分为回归两类和分类来描述其应用领域。分类问题：欺诈检测：比如银行的信用卡贷款审批需要考虑客户的还款能力等，防止违约甚至故意骗取银行贷款。可能性。图像分类：这个很容易理解，比如人脸识别。给定一个图像，你需要确定它属于谁，或者你的身份验证图像是否与你相同。客户保留：客户流失会影响公司的业务。如何判断哪些用户即将离开是一个很重要的问题。客户留存率的判断也是监督学习的一个重要应用。医疗诊断：如给出病人的病历和描述等，以判断病人的病情。甚至根据病情给予医疗。回归问题：预测预测：这类预测一般是指根据已有的历史数据来预测未来的情况。最典型的应用是时间序列数据的预测。Prediction预测：这种预测比较笼统，不仅仅是指对未来的预测，还包括根据已有的数据判断其输出的价值。例如，根据房屋的大小和位置来判断房屋的价格。流程优化：这个问题主要是跟踪生产流程系统并预测其行为以提高性能。新感悟：老实说，我自己也没看懂这个app。洞察力是一系列的分析行为。这里的意思可能是根据现有业务做出预测，洞察未来。无监督学习无监督学习是基于未标记的数据对进行学习，然后进行自动分类。无监督学习在理解数据和提高性能方面具有许多不可替代的作用。这里无监督学习的应用主要分为两类，一类是聚类，一类是降维。集群应用程序客户细分：这是一个非常古老的话题。主要是根据客户的购买情况和其他行为数据，将客户分为不同的类别，进而制定不同的营销策略。这种应用很常见，在实际情况中也很多。有针对性的营销：有针对性的营销是一种提高产品或服务在特定（目标）受众中知名度的方法，特定（目标）受众是整个市场的一个子集。推荐系统：推荐系统是目前非常普遍的应用。聚类在推荐系统中的主要作用是划分产品和用户，从而提高推荐系统的性能。降维大数据可视化：在大数据场景下，维度高，数据可视化更具挑战性。聚类可以帮助我们压缩数据维度，保持数据特性，提高大数据可视化效果。数据压缩：数据压缩是另一个非常常见的应用场景，在图像显示、数据传输等领域都有很多应用。结构发现：在理解和洞察数据时，往往需要对数据的结构进行整理和划分，以帮助我们快速理解数据和发现规律。聚类可以有效提高结构发现的效率。特征缩减：在基于数据的预测等场景中，特征是非常重要的输入参数，但相似的特征不仅会降低运算效率，还会影响准确率。使用聚类方法来减少特征可以帮助我们提高预测效率并减少无效输入。强化学习强化学习主要是根据特定的环境场景，寻找有效的措施和策略以获得最大的收益。近年来，随着AlphaGo的名声大噪，基于强化学习的应用开发取得了令人瞩目的成就。其主要应用场景包括：实时决策：现实生活和工作中有很多问题需要实时决策。例如，无人机在飞行过程中需要根据环境情况调整姿态和速度，以保证飞行安全。基于强化学习的实时决策可以帮助我们更好地实现自动控制等问题。游戏AI：王者荣耀中的机器人是基于强化学习的结果。在数万场比赛中，AI根据策略获得的奖励和惩罚获得优化的策略。机器人导航：根据机器人识别的环境和道路确定导航路线。强化学习可以根据学习到的场景从多种导航策略中选择最优内容。
