无监督学习、半监督学习、监督学习

这三种都是机器学习的主要类型：

1. **监督学习**：在监督学习中，模型需要通过已标记的数据（输入特征和对应的输出结果）来学习。比如分类问题（如图像分类）和回归问题（如房价预测）。训练过程依赖于明确的教师信号，即正确的答案，以便调整模型参数，使其能够预测新数据。常见的算法有决策树、随机森林和支持向量机等。

2. **无监督学习**：如前所述，无监督学习是在没有标签的情况下寻找数据的内在结构和规律，主要用于聚类（如将用户分为几个群组）、降维（如找到高维数据的关键特性）和异常检测等。常用的算法有K-Means、自编码器和DBSCAN。

3. **半监督学习**：介于监督和无监督之间，这种学习方式结合了少量标注数据和大量未标注数据。它的目标是利用未标记数据提高模型的泛化能力，适用于那些难以获取足够标记数据的情况。例如，通过一些样本的标签信息去推测其他样本的标签。

每种方法都有其适用场景，选择哪种取决于任务的性质、数据的可用性和需求的精确度。监督学习通常对准确性和效率要求较高，无监督学习则更注重数据的理解和洞察，半监督学习则在两者间寻求平衡。