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使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。 机器学习分类 我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），下面简单介绍一下它们含义： 监督学习 监督学习是根据给定的标签（Label）已知的训练数据集，通过选定的算法在该训练数据集上进行训练学习，最后得到一个可以描述该数据集规律的预测函数，也就是我们所说的模型。有了模型，对于未知标签的输入数据，可以通过该预测函数预测出它的标签

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有监督学习(Supervised Learning)：我们有一个数据集，如果对于每一个单一的数据根据它的特征向量我们要去判断它的标签（算法的输出值），那么就是有监督学习。通俗的说，有监督学习就是比无监督学习多了一个可以表达这个数据特质的标签。 有监督学习，分为两个大类： 1.回归分析(Regression Analysis)：回归分析，其数据集是给定一个函数和它的一些坐标点，然后通过回归分析的算法，来估计原函数的模型，求出一个最符合这些已知数据集的函数解析式

21日至22日两天于兰阳校园举办“第十三届人工智能与应用研讨会”，由本校资讯工程学系、资讯软件学系、资讯通讯科技管理学系及中华民国人工智能学会等单位主办，21日及22日尚各有一场演讲，分别为Prof. Daniel S Yeung演讲：“Sensitivity Based Generalization Error for Supervised Learning Problem with Applications in Model Selection and Feature Selection”及成功大学数位生活科技研发中心主任郭耀煌演讲：“Toward the New Era of Smart Living Space”。会中共有114篇口述论文及21篇壁报论文发表。（兰阳校园）