1、机器学习算法分类：
- 监督学习
监督学习的训练数据包含了类别信息，在监督学习中，典型的问题是分类（Classification）和回归（Regression），典型的算法有Logistics Regression 、BP神经网络算法和相性回归算法。
监督学习流程：
- 无监督学习
与监督学习不同的是，无监督学习（Unsupervised Learning）的训练数据中不包含任何类别信息。在无监督学习中，其典型的问题为聚类（Clustering）问题，代表的算法有K-Means算法、DBSCAN算法等。
无监督流程：
- 半监督学习
半监督学习（Semi-Supervised Learning）的训练数据中有一部分数据包含类别信息，同时有一部分数据不包含类别信息，是监督学习与无监督学习的融合，在半监督学习中，其算法一般是在监督学习的算法上进行扩展，使之可以对未标注数据建模。 - 增强学习