​​机器学习模型的种类繁多，主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类​​，每类模型解决不同场景下的问题，例如预测分类、聚类分析或决策优化。​​关键亮点​​包括：监督学习依赖标注数据（如线性回归、决策树），无监督学习挖掘隐藏模式（如K均值聚类），半监督学习结合少量标注与大量未标注数据，强化学习通过奖励机制优化行为（如AlphaGo）。

1. ​​监督学习​​：模型通过标注数据训练，学习输入与输出的映射关系。典型算法包括逻辑回归（分类）、支持向量机（SVM）和神经网络。适用于房价预测、垃圾邮件过滤等场景，需注意过拟合问题。
2. ​​无监督学习​​：无需标注数据，专注于发现数据内在结构。常见方法有聚类（如DBSCAN）和降维（如PCA），适用于客户分群或异常检测，但对数据分布敏感。
3. ​​半监督学习​​：结合少量标注数据和大量未标注数据训练，提升模型泛化能力。例如自训练（Self-training）和生成对抗网络（GAN），适合医疗图像分析等标注成本高的领域。
4. ​​强化学习​​：模型通过与环境交互获取奖励信号，逐步优化策略。经典案例包括Q学习、深度强化学习（DRL），广泛应用于游戏AI和自动驾驶，但训练复杂度高。

选择模型时需权衡数据量、任务目标和计算资源。未来趋势包括多模态模型融合与自动化机器学习（AutoML），开发者应持续关注算法演进与实际业务需求的结合。