05 强化学习
强化学习是一种特殊的学习方法，需要与监督和无监督方法分开对待。强化学习涉及来自环境的反馈，因此它并不是完全无监督的，但是，它也没有一组可用于训练的标记样本，因此不能将其视为有监督的。在强化学习方法中，系统不断地与环境进行交互以寻求产生期望的行为，并从环境中获取反馈。
强化学习
06 静态学习
划分机器学习方法的另一种方式是根据它们处理的数据类型进行分类。接收静态标记数据的系统称为静态学习方法。处理随时间不断变化的数据的系统称为动态方法。每种方法都可以是有监督的，也可以是无监督的，但是，强化学习方法始终是动态的。
静态学习是指对作为单个快照获取的数据进行学习，并且数据的属性随时间保持不变。一旦在数据上训练了模型（使用监督学习或无监督学习），就可以在将来的任何时间将训练后的模型应用于类似的数据，而且该模型仍然有效，并将按预期执行。典型的例子是不同动物的图像分类。
07 动态学习
这也称为基于时间序列的学习。这类问题中的数据对时间敏感，会随着时间不断变化。因此，模型训练不是一个静态的过程，而是需要不断地（或在每个合理的时间窗口之后）对模型进行训练，以保持有效。
此类问题的典型例子是天气预报或股票市场预测。一年前训练过的模型对于预测明天的天气或预测明天任何股票的价格将完全无用。两种类型的根本区别在于状态的概念。在静态模型中，模型的状态是不变的，而在动态模型中，模型的状态是时间的函数，它在不断变化。
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