机器学习方法包括哪些

1. 监督学习

监督学习需要带有明确标签的训练数据，通过输入和输出的对应关系来预测新数据的输出。常见的算法包括：

2. 无监督学习

无监督学习从无标注数据中发现隐藏规律，主要包括：

3. 半监督学习

结合少量标注数据和大量未标注数据，适用于标注成本高的场景，如医学图像分类。

4. 强化学习

通过试错和反馈学习最优策略，适用于：

常用算法包括Q-learning和Q网络(DQN)。

5. 其他扩展方法

这些方法可以单独使用，也可以组合应用，具体选择取决于数据类型、问题复杂度以及可用计算资源。在实际应用中，通常需要经过数据准备、模型训练、评估优化和部署应用等完整流程。