监督学习：给机器一个模型类的东西，然后机器可以根据这个模型判断其他模型，例如给一张猫的照片，机器可以自己识别其他图片是不是猫。
非监督学习：没有给模型，机器自己判断，发现规律
半监督学习：用少量有标签的样本和大量没标签的样本学习和分类
强化学习：处在陌生环境中，自己不断尝试完成任务
遗传算法：通过淘汰机制选择最优模型