有的機器學習系統種類繁多，根據以下內容將它們進行分類有助於我們理解：

是否在人類監督下訓練（監督式學習、無監督式學習、半監督式學習和強化學習）

是否可以動態地進行增量學習（在線學習和批量學習）

是簡單地將新的數據點和已知的數據點進行匹配，還是像科學家那樣，對訓練數據進行模式檢測，然後建立一個預測模型（基於實例的學習和基於模型的學習）
這些標準之間互相並不排斥，你可以以你喜歡的方式將其任意組合。例如，現在最先進的垃圾郵件過濾器可能是使用深度神經網絡模型對垃圾郵件和常規郵件進行訓練，完成動態學習。這使其成為一個在線的、基於模型的、監督式學習系統。
01 監督式/無監督式學習

根據訓練期間接受的監督數量和監督類型，可以將機器學習系統分為以下四個主要類別：監督式學習、無監督式學習、半監督式學習和強化學習。

1. 監督式學習

在監督式學習中，提供給算法的包含所需解決方案的訓練數據，稱之為標簽或標記（圖1-5）。

分類任務是一個典型的監督式學習任務。垃圾郵件過濾器就是個很好的例子：通過大量的電子郵件示例及其所屬的類別（垃圾郵件或是常規郵件）進行訓練，然後學習如何對新郵件進行分類。

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第三方支付是指具備一定實力和信譽保障的獨立機構，通過與網聯對接而促成交易雙方進行交易的網絡支付模式。
在第三方支付模式，買方選購商品後，使用第三方平臺提供的賬戶進行貨款支付（支付給第三方），並由第三方通知賣家貨款到賬、要求發貨；買方收到貨物，檢驗貨物，並且進行確認後，再通知第三方付款；第三方再將款項轉至賣家賬戶。
2017年1月13日下午，中國人民銀行發布了一項支付領域的新規定《中國人民銀行辦公廳關於實施支付機構客戶備付金集中存管有關事項的通知》，明確了第三方支付機構在交易過程中，產生的客戶備付金，今後將統一交存至指定賬戶，由央行監管，支付機構不得挪用、占用客戶備付金。 [1]
2018年3月，網聯下發42號文督促第三方支付機構接入網聯渠道，明確2018年6月30日前所有第三方支付機構與銀行的直連都將被切斷，之後銀行不會再單獨直接為第三方支付機構提供代扣通道。

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