有监督学习，无监督学习，强化学习总结_支持向量机属于有导师学习方法

其中， 监督学习的主要特点是要在训练模型时提供给学习系统训
练样本以及样本对应的类别标签， 因此其又称为有导师学习。典型的监督学习方法有决策树、 支持向量机 （support vector machine， SVM） 、 监督式神经网络等分类算法和线性回归等回归算法。无监督学习方法主要特点是训练时只提供给学习系统训练样本， 而没有样本对应的类别标签信息。典型的无监督学习方法有聚类学习和自组织神经网络学习。强化学习方法的特点是通过试错 （try-and-error） 来发现最优行为策略， 而不是带有标签的样本学习。

投毒攻击（poisoningattack）主要是对机器学习在训练模型时需要的训练数据进行投毒，是一种破坏模型可用性和完整性的诱发型攻击。。攻击者通过注入一些精心伪造的恶意数据样本 （带有错误的标签和攻击的性质） ， 破坏原有的训练数据的概率分布， 从而使训练出的模型的分类或者聚类精度降低，达到破坏训练模型的目的。由于实际中应用机器学习算法的系统的原始训练数据大多是保密的， 一般不会被攻击者轻易修改， 但很多系统为了增强适应能力需要定期重新训练实现模型更新， 从而给了攻击者可趁之机。 自适应生物面部识别系统、恶意软件分类系统、 垃圾邮件检测系统等， 都需要定期重新训练。而对于实