学习路线
监督学习：
- 回归Regression：指模型预估的输出是数值
- Classification：指模型预估的输出是类别，二分类的输出是或否
- 会告诉机器正确的答案是什么
半监督学习：
- 少量有label的data
迁移学习：
无监督学习：
结构化学习：
- 希望机器输出有结构的东西
- 比如GAN（生成式对抗网络）
强化学习：
- 与有监督学习不同，只会告诉机器做的好不好 learning from critics （评价）
- 用不用强化学习是根据情景定的，没有label就没办法做监督学习
回归Regression
是一种线性model
可以把model认为是无穷的function集合
