最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。在上述的分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习（supervised learning）。如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。
因此，learning家族的整体构造是这样的：
有监督学习（分类，回归）
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半监督学习（分类，回归），transductive learning（分类，回归）
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半监督聚类（有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是xxx，很可能是yyy）
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无监督学习（聚类）
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