监督学习的主要类型是
监督学习是指：利用一组已知类别的样本调整 分类器的 参数，使其达到所要求性能的过程，也称为 监督训练或有教师学习。
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。
什么叫有监督分类算法
有监督分类算法 (supervised classification)又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。
即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。
要求训练区域具有典型性和代表性。
判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立;反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。
无监督分析法有哪些
无监督分析法主要有主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
从原理上来说PCA等数据降维算法同样适用于深度学习，但是这些数据降维方法复杂度较高，并且其算法的目标太明确，使得抽象后的低维数据中没有次要信息，而这些次要信息可能在更高层看来是区分数据的主要因素。所以现在深度学习中采用的无监督学习方法通常采用较为简单的算法和直观的评价标准。
监督学习方法是什么
是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中，每个实例都是由一个输入对象和一个期望的输出值组成。
监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。
kmeans是监督还是非监督
K-Means属于非监督分类，在数据聚类中是相对容易也是非常经典的算法。通常用在大量数据需要进行分类的时候。K表示要把数据分类K类。
K-Means与KNN
初学者会很容易就把K-Means和KNN搞混，其实两者的差别还是很大的。
K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；而KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而K-Means则有明显的训练过程，找到k个类别的最佳质心，从而决定样本的簇类别。
当然，两者也有一些相似点，两个算法都包含一个过程，即找出和某一个点最近的点。两者都利用了最近邻(nearest neighbors)的思想。
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