机器学习的方法主要可以分为以下几类¹²³：
1. **监督学习**：在监督学习中，我们有一个标记的数据集，我们的目标是训练一个模型，使其能够预测新数据的标签。常见的监督学习算法包括：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机 (SVM)
- 最近邻居 (KNN)
- 决策树
- 随机森林
- 梯度增强
2. **无监督学习**：在无监督学习中，我们只有输入数据，没有标签。我们的目标是找到数据的内在结构或模式。常见的无监督学习算法包括：
- K-平均聚类
- 层次聚类
- 主成分分析 (PCA)
- 自组织映射 (SOM)
- 高斯混合模型
3. **强化学习**：在强化学习中，一个智能体通过与环境的交互来学习如何行动，以便最大化某种奖励信号。强化学习的一个典型应用是游戏。
4. **半监督学习**：半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，它使用标记和未标记的数据来进行训练。
5. **深度学习**：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用神经网络并具有多个隐藏层。这些多层的神经网络可以学习数据的高级特征，使其在图像和语音识别等任务上表现出色。
以上就是一些常用的机器学习方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据来选择合适的方法。希望这些信息对你有所帮助！
源: 与必应的对话， 2023/12/16
(1) Machine Learning: 十大机器学习算法 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/33794257.
(2) 一文看懂机器学习「3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法」 - easyAI. https://easyai.tech/ai-definition/machine-learning/.
(3) 【机器学习基础】机器学习模型与算法最全分类汇总！ - CSDN博客. https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/115878843.
