监督学习，半监督学习和无监督学习

监督学习

      数据特点：特征+标签

      模型：      K近邻（KNN），决策树（DT）,朴素贝叶斯（NB），逻辑回归（LR）,线性回归（LR）,支持向量机（SVM）,集成算法（bagging算法和Boosting算法），神经网络

半监督学习(具体可参考周志华西瓜书)

     数据特点：特征+部分特征有标签

     模型：       半监督分类，半监督回归，半监督聚类，半监督降维

无监督学习

     数据特点：只有特征

     模型：      降维算法（PCA,Kernel-PCA,流形学习LLE等），聚类算法（kmeans,DBscan,高斯混合聚类，Agens等），自编码，对抗生成网络（GAN）