機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。監督學習，就是人們常說的分類，透過已有的訓練樣本（即已知資料以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函式的集合，最優則表示在某個評價準則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入對映為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知資料進行分類的能力。在人對事物的認識中，我們從孩子開始就被大人們教授這是鳥啊、那是豬啊、那是房子啊，等等。我們所見到的景物就是輸入資料，而大人們對這些景物的判斷結果（是房子還是鳥啊）就是相應的輸出。當我們見識多了以後，腦子裡就慢慢地得到了一些泛化的模型，這就是訓練得到的那個（或者那些）函式，從而不需要大人在旁邊指點的時候，我們也能分辨的出來哪些是房子，哪些是鳥。監督學習裡典型的例子就是KNN、SVM。無監督學習（也有人叫非監督學習，反正都差不多）則是另一種研究的比較多的學習方法，它與監督學習的不同之處，在於我們事先沒有任何訓練樣本，而需要直接對資料進行建模。這聽起來似乎有點不可思議，但是在我們自身認識世界的過程中很多處都用到了無監督學習。比如我們去參觀一個畫展，我們完全對藝術一無所知，但是欣賞完多幅作品之後，我們也能把它們分成不同的派別（比如哪些更朦朧一點，哪些更寫實一些，即使我們不知道什麼叫做朦朧派，什麼叫做寫實派，但是至少我們能把他們分為兩個類）。無監督學習裡典型的例子就是聚類了