1、分类
从标识数据中学习分类特征，利用学习的分类特征，识别某个对象属于哪个类别。
2、回归
预测与对象相关联的连续性属性。
3、聚类
从没有标记的数据中发现类似特征的分组，即将对象自动分组。
4、降维
将高维数据投影到低维从而发现数据共同特征或者规律。降维可减少考虑的随机变量的数量。
机器学习简要笔记（二）——常见学习任务及算法
原文：https://www.cnblogs.com/milliard/p/9486362.html
