不常见的机器学习方法

机器学习领域除了常见的监督学习、无监督学习和强化学习外，还存在一些相对不常见但具有独特价值的方法，以下是几种典型类型及其特点：

1. 半监督学习

介于监督与无监督学习之间，利用少量标注数据和大量未标注数据进行训练。例如通过Laplacian SVM对未标注数据建模后优化标注数据的预测。

2. 自监督学习

通过设计预训练任务（如图像补全、文本掩码预测）从无标注数据中自动生成监督信号，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。

3. 迁移学习

将已训练模型的知识迁移到新任务，如使用ImageNet预训练的CNN模型进行医疗图像分类，显著减少新任务的数据需求。

4. 多任务学习

同时训练模型完成多个相关任务，共享底层特征表示。例如语音识别系统中联合优化音素识别和语音情感分类任务。

5. 元学习（Learning to Learn）

让模型学会如何快速适应新任务，典型应用如小样本学习场景下的模型快速微调。

6. 对抗生成学习

通过生成器与判别器的对抗训练生成逼真数据，GAN（生成对抗网络）是该类方法的代表，可用于图像生成和数据增强。

这些方法通常针对特定场景设计，例如半监督学习适合标注成本高的医疗数据，而元学习则适用于需要快速适应新环境的机器人控制任务。实际应用中常与传统方法结合使用以提升效果。