python机器学习分类

1. 监督学习（Supervised Learning）：训练集中包含标记的数据，模型可以学习如何根据输入数据来预测输出结果。常见的算法有：线性回归，逻辑回归，决策树，K-近邻算法，支持向量机（SVM）、神经网络等。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：训练集中不包含标记的数据，模型需要自己发掘数据中的规律和特征。常见的算法有：聚类算法（K-Means、层次聚类等）、关联规则挖掘、主成分分析（PCA）等。

3. 半监督学习（Semi-supervised Learning）：训练集中包含部分标记的数据，模型需要通过已有的标记数据来学习如何进行预测。常见的算法有：标签传播算法、半监督SVM等。

4. 强化学习（Reinforcement Learning）：通过试错的方式，让模型自行学习如何根据环境的状态来采取行动，以获得最大的奖励。常见的算法有：Q-Learning、SARSA、Actor-Critic等。

5. 深度学习（Deep Learning）：基于神经网络的机器学习方法，可以处理大量的数据，并且可以自动提取数据中的特征。常见的算法有：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等。