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机器学习的分类主要有学习策略、学习方法、数据形式。学习目标等。
从学习策略方面来看，如果比较严谨的讲，那就是可分为两种：
(1) 模拟人脑的机器学习
符号学习：模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。
神经网络学习(或连接学习)：模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输人，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。
(2) 直接采用数学方法的机器学习
主要有统计机器学习。
统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。
统计机器学习三个要素：
模型(model)：模型在未进行训练前，其可能的参数是多个甚至无穷的，故可能的模型也是多个甚至无穷的，这些模型构成的集合就是假设空间。
策略(strategy)：即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小，模型就越好。那么策略就是误差最小。
算法(algorithm)：即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解最佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为最优化问题，故学习算法通常是最优化算法，例如最速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。
如果从学习方法方面来看的话，主要是归纳学习和演绎学习以及类比学习、分析学习等。
如果是从学习方式方面来看，主要有三种，为监督学习、无监督学习、 强化学习。
当从数据形式上来看的话，为 结构化学习、非结构化学习、
还可从学习目标方面来看，为 概念学习、规则学习、函数学习、类别学习、贝叶斯网络学习。
知识计算的应用领域包括但不限于构建知识库。知识库是指将某一领域的知识和信息进行分类、整理、归纳后形成的一个结构化的信息平台。
在构建知识库方面，知识计算可以帮助我们从复杂的文本信息中提取出有价值的知识点，进而构建一个更为完整和高效的知识库。除了构建知识库外，知识计算还涉及到许多应用领域，下面将逐一加以介绍。
1.问答系统
知识计算可以通过自然语言处理技术，构建出问答系统。问答系统在处理用户的问题时，需要根据用户输入的自然语言，在知识库中查找有用的知识点，用简明易懂方式向用户呈现出来。知识计算的技术可以抽取出问题与答案之间的关系，快速地在知识库中进行匹配，实现智能问答。
2.机器翻译
通过知识计算技术，可以从大量的语言数据中学习并抽象出语言的通用规律，从而实现机器翻译。知识计算技术可以对句子进行句法分析、词语的意义表示、上下文的确定等，实现跨语言的自动翻译。
3.自然语言生成
知识计算可以帮助机器按照人类能够理解的方式，对某种信息进行处理和分析，然后生成符合人类语言的文本。例如，可以通过知识计算技术，将一些非结构化数据，如、视频，转化为描述性的语言形式，提高了人机交互的体验。
4.推荐系统
推荐系统是指系统可以根据用户的历史行为或者偏好，自动地推荐出对应的内容。推荐系统的核心就在于如何将海量的数据转化为有价值的推荐结果。知识计算通过分析数据，构建用户特征、物品特征等，来实现对用户兴趣的推荐，从而提升用户的体验。
总的来说，知识计算不仅限于构建知识库，还拥有着广泛的应用领域。它的核心就是要在海量的数据中学习并建立一定规律的知识表示模型，以便让机器能够自动识别、理解、处理和应用人们所需要的信息，更好地服务于人类的需求。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《机器学习的分类》能对你有所帮助！
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