介绍了机器学习中的几类问题划分。
半监督学习能够避免标记成本昂贵的问题。
强化学习，可以看做是从反馈机制中来学习。
在线学习，数据一个接一个地产生并交给算法模型线上迭代。
主动学习，机器能针对自己没有信心的数据提问，得到答案后再学习。
针对特征空间也有分类，比如具体的特征、原始的（个人理解是人为可提取的）特征和抽象的（个人理解是难以提炼的）特征。
机器学习基石笔记-Lecture 3 Types of learning
原文：http://www.cnblogs.com/akanecode/p/7054598.html