机器学习模型主要分为‌监督学习、无监督学习和强化学习‌三种类型，每种模型适用于不同的数据场景和任务需求。

1. ‌监督学习‌
   监督学习模型通过带标签的训练数据进行学习，目标是建立输入特征与输出标签之间的映射关系。典型应用包括分类（如图像识别）和回归（如房价预测）。其核心特点是依赖人工标注数据，模型通过不断调整参数来最小化预测误差。

2. ‌无监督学习‌
   无监督学习模型处理无标签数据，专注于发现数据中的隐藏模式或结构。常见方法包括聚类（如客户分群）和降维（如PCA）。这类模型不依赖先验知识，适合探索性数据分析或特征提取。

3. ‌强化学习‌
   强化学习模型通过与环境交互学习最优策略，以最大化长期奖励。其核心框架包含智能体、状态、动作和奖励机制，广泛应用于游戏AI（如AlphaGo）和自动驾驶等领域。特点是强调动态决策和延迟反馈。

选择模型时需结合数据特点和任务目标：监督学习适合有明确标签的场景，无监督学习擅长挖掘潜在规律，而强化学习则解决序列决策问题。实际应用中常需混合使用多种模型以提升效果。