机器学习中常见的监督学习方法和非监督学习方法有哪些。

问题描述：最近面试某些公司算法岗，看到一道简答题，让你举例熟悉的监督学习方法和非监督学习方法。

问题解答：

监督学习方法常见的比较多：

1. 线性回归（Linear Regression）： 用于回归问题，预测连续数值输出。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）： 用于分类问题，预测二元或多元类别。

3. 决策树（Decision Trees）： 用于分类和回归问题，通过树状结构进行预测。

4. 随机森林（Random Forests）： 基于决策树的集成方法，用于分类和回归。

5. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）： 用于分类和回归问题，通过找到最优超平面进行预测。

6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）： 用于分类和回归问题，通过邻近点的投票来进行预测。

7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 用于分类问题，基于贝叶斯定理进行预测。

8. 神经网络（Neural Networks）： 深度学习方法，用于各种分类和回归问题。

9. 梯度提升树（Gradient Boosting Trees）： 一类强大的集成方法，如Adaboost和XGBoost。

监督学习方法不太常见：

1. 聚类（Clustering）： 包括K均值聚类、层次聚类等，用于将数据集中的样本划分为不同的组别。

2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）： 用于降维和特征提取，帮助理解数据的结构。

3. 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）： 用于盲源分离和信号处理。

4. 自编码器（Autoencoders）： 用于学习数据的低维表示，通常用于特征学习。

5. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 用于发现数据中的频繁项集和关联规则。

6. 异常检测（Anomaly Detection）： 用于识别不寻常或异常的数据点。

7. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）： 用于生成新的数据样本，如图像、文本等。

8. 流形学习（Manifold Learning）： 用于学习数据的低维流形结构，如Isomap、LLE等。