机器学习可以分为哪几类？机器学习分类

这个问题早期面试中经常被问到的问题，大部分面试官期望的回答是分为生成模型和判别模型，但实际上在不同的视角/维度下，有机器学习有很多不同的类别划分方法，初学者容易混淆。机器学习可以分为哪几类？这里整理一下，并对于生成与判别的区别展开说明一下。

机器学习可以分为哪几类？

按不同维度可以进行不同分类，比如搜索排序中的LambdaMart模型，它既是判别式模型，又是监督学习模型，又是排序模型(learning2rank)

1)按学习目标：可以分为生成式模型、判别式模型

2)按学习方法：监督学习模型，非监督学习模型，半监督学习模型，增强学习模型，对抗学习模型

3)按应用方向：分类，聚类，回归，排序，序列标注

判别式模型与生成式模型的区别

1)常见说法是：generative model 学习 p(x,y)，而discriminative model 学习p(y|x)

=》这并不精确，比如决策树是判别模型，但它没学习p(y|x);比如IR中学习P(query|doc, theta)的模型可以是生成式模型

2)准确说法：

生成式模型学习概率分布，而判别式模型学习分割面(可以用概率分割也可以不用概率)

生成式模型关心数据是怎么产生的(哪怕它的目的是学条件概率)，判别式模型只关心怎么区分不同类别数据。

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