机器学习模型通常可以被分为以下几类：

　　1. 监督学习模型：监督学习是指在已有标注数据的基础上，训练模型对新数据进行预测。常见的监督学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

　　2. 无监督学习模型：无监督学习是指在没有标注数据的情况下，训练模型找到特征之间的关系或模式。常见的无监督学习模型包括聚类、主成分分析、自编码器等。

　　3. 半监督学习模型：半监督学习是指在部分数据有标注的情况下，训练模型对未标注数据进行预测。半监督学习常用于数据标注成本较高或无法获取大量标注数据的场景。

　　4. 强化学习模型：强化学习是指训练模型通过和环境进行交互获取奖励信号，自主学会决策并最大化累计奖励。强化学习模型常用于游戏、自动驾驶等场景。

　　此外，还有一些特殊的机器学习模型，如集成学习模型、迁移学习模型、深度学习模型等。这些模型都有自己的特点和适用场景。根据具体的问题和数据特征，应该选择合适的模型进行建模和训练。