資料探勘與機器學習基本演算法總結
在這種學習模式下，輸入資料作為對模型的反饋，不像監督模型那樣，輸入資料僅僅是作為一個檢查模型對錯的方式，在強化學習下，輸入資料直接反饋到模型，模型必須對此立刻作出調整。常見的應用場景包括動態系統以及機器人控制等。常見演算法包括Q-Learning以及時間差學習（Temporal difference learning）
在企業資料應用的場景下， 人們最常用的可能就是監督式學習和非監督式學習的模型。 在影象識別等領域，由於存在大量的非標識的資料和少量的可標識資料， 目前半監督式學習是一個很熱的話題。 而強化學習更多的應用在機器人控制及其他需要進行系統控制的領域。
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