机器学习主要有：分类、聚类、回归、降维。通过python.sklearn接口函数进行基本的实现。

分类（监督学习）

通过特征矩阵，预测其对应的目标向量值y，若y离散，则是一个分类问题。

以鸢尾花数据及为例：

 

聚类（无监督学习）

只有特征矩阵，无目标向量的分类问题

降维

使特征矩阵列数减少，尽可能多的代表原始信息，但仍会损失信息

回归（监督学习）

对特征矩阵，预测其目标向量y,若y连续，则为回归