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
原文：https://www.cnblogs.com/dahongbao/p/11070744.html