1.监督学习（Supervised learning）
由训练资料中学到或者建立一个模式，并依此模式猜测新的实例
训练资料是由输入物件（一般是向量）和预期输出所组成。函数的输出能够是一个连续的值（称为回归分析）。或是预测一个分类标签（称作分类）。
一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例（输入和预期输出）后，去预测这个函数对不论什么可能出现的输入的值的输出。
分类、回归
2.非监督学习（Unsupervised learning）
无监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络的一种算法(algorithm)。其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。有别于监督式学习网络，无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例。而它会自己主动从这些范例中找出其潜在类别规则。当学习完成并经测试后，也能够将之应用到新的案例上。
无监督学习里典型的样例就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常仅仅须要知道怎样计算相似度就能够开始工作了。
聚类、数据降维
3.半监督学习（Semisupervised learning）
半监督学习的基本思想是利用数据分布上的模型如果, 建立学习器对未标签样本进行标签。
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参考资料
1.深度解析机器学习三类学习方法 http://m.elecfans.com/article/673109.html