机构名称：
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根据学习的特点，机器学习可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于标记的数据样本（a sample of labeled data）进行学习，寻找输入与输出之间的一般规律。例如通过建模进行数据分析，发现房价与各类房屋属性之间的关系。监督学习算法主要有两类，一类是回归算法，一类是分类算法[5]。无监督学习采用聚类算法，旨在从未被识别的数据样本中学习，寻找隐藏在数据中的潜在规则。例如通过大规模无监督学习从蛋白质序列中学习生物特性[6]。强化学习是在动态环境中的学习，学习者通过反复试验来最大化奖励信号，而算法则通过与环境的交互来学习最优策略[7]。
21 世纪的人工智能 1 引言
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