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在机器学习中，为了评估模型的泛化能力，需要将数据集合理划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的学习，验证集用于模型选择和超参数调优，而测试集则用于最终性能评估。

强化学习是一类通过与环境交互来学习最优决策策略的机器学习方法。与监督学习不同，强化学习没有直接提供的“正确答案”，而是通过奖励信号来评估行为的好坏。

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一类介于监督学习和无监督学习之间的方法，旨在利用少量带标签的数据与大量无标签的数据共同训练模型。

概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）是一类结合概率论与图论的强大工具，用于描述多个随机变量之间的依赖关系。

降维与表示学习是无监督学习中的重要方法，旨在将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的结构与信息。

降维与表示学习是无监督学习中的重要方法，旨在将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的结构与信息。

降维与表示学习是无监督学习中的重要方法，旨在将高维数据映射到低维空间，同时尽可能保留数据的结构与信息。

聚类（Clustering）是一种典型的无监督学习方法，其目标是在没有标签信息的情况下，将数据样本按照相似性划分为若干簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间差异显著。

什么是聚类？ 聚类（Clustering）是一种典型的无监督学习方法，其目标是在没有标签信息的情况下，将数据样本按照相似性划分为若干簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间差异显著。