有監督學習、無監督學習、引數估計、非引數估計
有監督學習和無監督學習
兩者應用在模式識別的領域，目的是對給定的樣本進行劃分。
有監督學習將樣本分為訓練集和測試集，訓練集中的資料帶有標籤，標誌著這些樣本來自哪些類別，訓練集中的資料沒有標籤。有監督學習的目的就是學習訓練集中不同類別資料的特徵，得到一個能把不同類別資料劃分開來的模式，然後在測試集中應用這個模式來預測未知類別的樣本。
無監督學習中，樣本都沒有類別標籤。它的劃分方式是根據樣本與樣本之間的相似度來決定的。
二者的區別：有監督學習的目的是為了識別樣本，他的衡量標準是給待識別樣本賦予的標籤的準確與否；而無監督學習的目的只是為了發現數據集的某種聚集規律。
引數估計和非引數估計
引數估計是假設某個研究的問題服從某個分佈，這個分佈中有一些確定的引數，然後用樣本的統計量來估計總體的引數。
而非引數估計是知道一個問題是有引數的，但是引數可能是無限個，只能得到密度可能連續、期望值存在之類的一般性假設。
那麼，兩種學習方式的演算法和引數估計、非引數估計的連續是什麼呢？
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