機器學(xué)習(xí)模型通常可以被分為以下幾類：

　　1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在已有標(biāo)注數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練模型對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

　　2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，訓(xùn)練模型找到特征之間的關(guān)系或模式。常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型包括聚類、主成分分析、自編碼器等。

　　3. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：半監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在部分?jǐn)?shù)據(jù)有標(biāo)注的情況下，訓(xùn)練模型對未標(biāo)注數(shù)據(jù)進行預(yù)測。半監(jiān)督學(xué)習(xí)常用于數(shù)據(jù)標(biāo)注成本較高或無法獲取大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的場景。

　　4. 強化學(xué)習(xí)模型：強化學(xué)習(xí)是指訓(xùn)練模型通過和環(huán)境進行交互獲取獎勵信號，自主學(xué)會決策并最大化累計獎勵。強化學(xué)習(xí)模型常用于游戲、自動駕駛等場景。

　　此外，還有一些特殊的機器學(xué)習(xí)模型，如集成學(xué)習(xí)模型、遷移學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型等。這些模型都有自己的特點和適用場景。根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特征，應(yīng)該選擇合適的模型進行建模和訓(xùn)練。