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機器學習模型通常可以被分為以下幾類：
1. 監督學習模型：監督學習是指在已有標注數據的基礎上，訓練模型對新數據進行預測。常見的監督學習模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、神經網絡等。
2. 無監督學習模型：無監督學習是指在沒有標注數據的情況下，訓練模型找到特征之間的關系或模式。常見的無監督學習模型包括聚類、主成分分析、自編碼器等。
3. 半監督學習模型：半監督學習是指在部分數據有標注的情況下，訓練模型對未標注數據進行預測。半監督學習常用于數據標注成本較高或無法獲取大量標注數據的場景。
4. 強化學習模型：強化學習是指訓練模型通過和環境進行交互獲取獎勵信號，自主學會決策并最大化累計獎勵。強化學習模型常用于游戲、自動駕駛等場景。
此外，還有一些特殊的機器學習模型，如集成學習模型、遷移學習模型、深度學習模型等。這些模型都有自己的特點和適用場景。根據具體的問題和數據特征，應該選擇合適的模型進行建模和訓練。
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