机器学习主要分两种，一种是监督学习，一种是无监督学习。

一、监督学习

监督学习(supervised learning)是一种已知样本类别的学习方式。

监督学习有两种情况。

一种是回归。对于连续量来说，通过样本确定其回归的模型，求得代价最小的回归方程，来预测新的数据，这种方式称为回归。

如：房屋成交价格的预测。

另一种是分类。对于离散量来说，通过已知样本类别的分析，来预测未知数据的类别，这种方式称为分类。

如：通过肿瘤面积等属性预测肿瘤是否为良性、判断邮件是否为垃圾邮件等。

二、无监督学习

无监督学习(unsupervised learning)是未知样本分类的学习。计算机通过学习来对数据进行分类，所以这种方法称为分类。

如：搜索引擎中新闻的分类。