機器學習根據(jù)任務的不同，可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習。
?1. 無監(jiān)督學習
訓練數(shù)據(jù)不包含任何類別信息。無監(jiān)督學習里典型例子是聚類。要解決的問題是聚類問題和降維問題，聚類算法利用樣本的特征，將具有相似特征的樣本劃分到同一類別中，不關心這個類別具體是什么，聚類典型算法有K-means算法和DBSCAN算法。降維是將樣本本點通過線性和非線性變換映射到低維度空間，得到一個關于數(shù)據(jù)集緊致的低維表示。降維算法有奇異值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、獨立成分分析（ICA）等。
2.監(jiān)督學習
這是最常見的類型，它包括一個目標/結果變量（或因變量），該變量將被預測，以及一個或多個預測變量（或自變量）之間的關系。使用這些變量我們生成一個函數(shù)，該函數(shù)將輸入映射到期望的輸出。訓練過程繼續(xù)進行，直到模型達到所需要的精度水平。監(jiān)督學習包括回歸、決策樹、隨機森林等。
分類和回歸的區(qū)別：分類算法中的標簽是離散的值，如＋1，-1；回歸算法中的標簽值是連續(xù)的值，如通過人的身高、性別等信息預測人的年齡，年齡是連續(xù)的整數(shù)。
?3. 半監(jiān)督學習
半監(jiān)督學習 (Semi-Supervised Learning，SSL) 是模式識別和機器學習領域研究的重點問題，是監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習相結合的一種學習方法。它是利用少量標注數(shù)據(jù)和大量無標注數(shù)據(jù)進行學習的模式。典型算法有生成模型算法、自訓練算法、聯(lián)合算法、半監(jiān)督支持向量機、基于圖論的方法。
4. 強化學習
強化學習（Reinforcement Learning, RL），又稱再勵學習、評價學習或增強學習，是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體（agent）在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標的問題。
強化學習類似于監(jiān)督學習，但未使用樣本數(shù)據(jù)進行訓練，是通過不斷試錯進行學習的模式。常見算法有：Q-learning、SARSA、DQN等。
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