机器学习包括以下几种主要方法：

监督学习

分类：将数据点分到不同类别中，例如垃圾邮件分类、图像识别（猫或狗）。

回归：预测一个连续的数值输出，例如房价预测、温度预测。

无监督学习

聚类：将数据点分组到不同的簇中，使得同一簇内的点相似度高。

降维：通过减少数据的特征数量来简化数据，例如主成分分析（PCA）。

关联规则挖掘：发现数据中的隐藏模式和关系，例如购物篮分析。

半监督学习

利用有标签和无标签的数据来生成合适的分类函数，综合利用两者的优势。

强化学习

智能体通过与环境的交互来学习决策，根据环境的反馈采取行动，并根据奖励信号来学习最优策略，例如机器人控制和游戏AI。

集成学习

通过组合多个学习算法来提高模型的性能，例如随机森林和梯度提升机（GBM）。

深度学习

利用多层神经网络来模拟人脑的学习过程，适用于处理大规模数据集和复杂问题，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

其他方法

经验性归纳学习：采用数据密集的经验方法对例子进行归纳学习。

分析学习：从一个或少数几个实例出发，运用领域知识进行分析。

类比学习：通过与过去经历的具体事例作类比来学习。

遗传算法：模拟生物繁殖的突变、交换和自然选择，适用于复杂和困难的环境。

联接学习：典型的联接模型实现为人工神经网络。

这些方法在数据预测、自动化、自动决策和优化等任务中发挥着重要作用，部分替代了人类的脑力劳动。