ニューラルネットワークに加えて、機械学習には他にも多くのモデルがあります。広い意味で、それらは教師と教師なしで学習するためのアルゴリズムに分割することができます。

教師を使用した学習アルゴリズムの最も単純な例は、線形および物流回帰として機能することができます。このクラスには、意思決定に基づくアルゴリズムも含まれています。ソリューションの解決策、ランダムフォレスト、グラデーションブースト。

教師のいないマシンアルゴリズムの例をいくつか紹介します。
1. k-骨格化
2.メインコンポーネントのメソッド。
Помимо нейронных сетей существует великое множество других моделей машинного обучения. В широком смысле их можно подразделить на алгоритмы обучения с учителем и без учителя. 

Простейшими примерами алгоритмов обучения с учителем могут служить линейная и логистическая регрессия. Так же к этому классу относятся алгоритмы на основе деревьев решения: дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг. 

Вот несколько примеров алгоритмов машинного без учителя: 
1. K-means кластеризация 
2. Метод главных компонент.