机器学习主要分两种，一种是监督学习，一种是无监督学习。
监督学习(supervised learning)是一种已知样本类别的学习方式。
监督学习有两种情况。
一种是回归。对于连续量来说，通过样本确定其回归的模型，求得代价最小的回归方程，来预测新的数据，这种方式称为回归。
如：房屋成交价格的预测。
另一种是分类。对于离散量来说，通过已知样本类别的分析，来预测未知数据的类别，这种方式称为分类。
如：通过肿瘤面积等属性预测肿瘤是否为良性、判断邮件是否为垃圾邮件等。
无监督学习(unsupervised learning)是未知样本分类的学习。计算机通过学习来对数据进行分类，所以这种方法称为分类。
如：搜索引擎中新闻的分类。
原文：http://www.cnblogs.com/magicalzh/p/7821657.html