一、监督学习模型

线性回归：线性回归是一种用于预测连续值的模型。通过找到输入特征与输出目标之间的线性关系，可以实现准确的预测。支持向量机（SVM）：SVM是一种分类和回归任务的模型，通过找到优异超平面来分隔不同的类别。决策树：决策树是一种可用于分类和回归的模型，通过树结构表示决策规则。随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，增强模型的鲁棒性和精度。

二、无监督学习模型

聚类：聚类模型如K-means，用于将数据分组为相似的集群。关联规则学习：如Apriori算法，用于发现数据中的隐藏模式和关系。

三、半监督学习模型

标签传播算法：结合监督和无监督学习的优势，适用于标签不完全的数据。

四、强化学习模型

Q学习：一种基于价值函数的强化学习算法，用于在未知环境中寻找优异策略。深度Q网络（DQN）：结合深度学习与Q学习，用于处理复杂的强化学习任务。

常见问答：

Q1: 什么是监督学习？

答: 监督学习是一种学习算法，利用已标记的训练数据来训练模型，并进行预测或分类。

Q2: 无监督学习和监督学习有何区别？

答: 无监督学习不需要标签数据，主要用于聚类和关联分析，而监督学习则依赖于标签数据进行预测和分类。

Q3: 强化学习在哪些领域有应用？

答: 强化学习广泛应用于自动驾驶、游戏AI、工业控制等领域。