理解监督学习、无监督学习和强化学习

监督学习是利用一组已知类别的样本来训练模型，让模型能够对新的、未知的样本进行分类或预测。就像学生通过带答案的练习题来学习。常见的算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等。

与监督学习相对的是无监督学习，它处理的是没有标签的数据。模型需要自己发现数据中的结构和模式。聚类（如K-Means算法）和降维（如主成分分析PCA）是无监督学习的典型例子。

强化学习则是一种通过“试错”来学习的机制。智能体（Agent）在特定环境（Environment）中采取行动（Action），并根据行动结果获得奖励（Reward）或惩罚。智能体的目标是最大化长期累积奖励。AlphaGo就是强化学习的著名应用。

总结来说：

• 监督学习: 有老师（标签），学习明确的知识。
• 无监督学习: 没老师，自己探索数据内在的奥秘。
• 强化学习: 在实践中通过奖惩来学习最佳策略。