监督学习
监督学习是机器学习中最为常见的一种类型，其核心在于使用带有标签的数据集来训练模型。这意味着在训练过程中，每个输入数据都有一个对应的正确答案（即标签）。通过这种方式，算法能够“学习”如何将输入映射到正确的输出上。监督学习可以分为两大类问题：分类和回归。
- 分类：当预测目标为离散值时，我们称之为分类任务。比如根据邮件内容判断是否为垃圾邮件。
- 回归：如果目标变量是连续的数值，则属于回归分析。例如，基于房屋特征预测房价。
常用的监督学习算法包括但不限于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树、随机森林以及神经网络等。
无监督学习
与监督学习不同，在无监督学习中，训练数据没有明确的目标标签。这类方法主要用于发现数据中的潜在结构或模式。常见的无监督学习任务有聚类、降维及异常检测等。
- 聚类：旨在将相似的对象归入同一组内，而不同组之间的对象则尽可能地不相似。K均值算法是一个典型的例子。
- 降维：如主成分分析(PCA)，它可以帮助减少特征数量同时保留大部分信息，这对于提高处理速度或可视化高维数据非常有用。
- 异常检测：识别出不符合预期模式的数据点，对于欺诈行为识别等领域非常重要。
强化学习
强化学习是一种让机器通过试错来学习最佳行动策略的方法。在这个框架下，“代理”采取某些动作作用于环境，并根据结果获得奖励或惩罚。随着时间推移，代理学会选择那些能最大化长期累积奖励的动作序列。这种学习方式特别适用于需要做出一系列决策的问题，如游戏玩乐、机器人导航等场景。
半监督学习
半监督学习结合了监督学习与无监督学习的特点。在这种情况下，只有部分数据被标记，而其余大量数据是没有标签的。这种方法试图利用未标记数据来改善模型性能，尤其是在获取完全标记数据成本高昂或难以实现时尤为有效。自训练(self-training)、多视角学习(multi-view learning)都是该领域内的常用技术。
特征工程与选择
特征工程是指从原始数据中提取对建模有用的特征的过程；而特征选择则是指从现有特征集中挑选出最相关于目标变量的子集。良好的特征设计可以直接影响到最终模型的效果。这一步骤往往需要深厚的专业知识背景支撑，同时也存在自动化工具辅助完成，比如基于统计测试的选择方法、递归特征消除(RFE)等。
模型评估与验证
为了确保所构建的机器学习模型能够在未知数据上表现良好，必须对其进行严格地评估与验证。交叉验证(cross-validation)是一种广泛采用的技术，通过将数据分割成多个子集来进行多次训练与测试，从而得到更加可靠的结果估计。还应关注多种评价指标，针对不同类型的任务选择合适的度量标准，如准确率、精确度、召回率、F1分数等用于分类任务；均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)适用于回归分析。