有的 👍！在机器学习里，除了 **分类** 和 **回归** 这两大基本模式，还有很多其他的学习/预测模式。给你梳理一下常见的：

---

## 🔹 1. 分类（Classification）

* 输出离散类别。
* 例：猫/狗识别，垃圾邮件检测。

## 🔹 2. 回归（Regression）

* 输出连续数值。
* 例：房价预测，气温预测。

---

## 🔹 3. 聚类（Clustering）

* 无监督学习，把数据自动分组，没有标签。
* 例：客户分群、基因数据分群。

---

## 🔹 4. 降维（Dimensionality Reduction）

* 把高维数据压缩到低维，同时尽量保留重要信息。
* 例：PCA（主成分分析）、t-SNE。
* 应用：可视化、数据压缩、去噪。

---

## 🔹 5. 生成（Generation）

* 学习数据分布，生成新的样本。
* 例：GAN 画图、ChatGPT 写文章、扩散模型画图。

---

## 🔹 6. 强化学习（Reinforcement Learning）

* 通过“试错 + 奖励”学习最优策略。
* 例：AlphaGo 下围棋、机器人学走路。

---

## 🔹 7. 排序 / 推荐（Ranking & Recommendation）

* 给一组候选结果排序或推荐。
* 例：搜索引擎结果排序、推荐系统（推荐电影/商品）。

---

## 🔹 8. 异常检测（Anomaly Detection）

* 找到与大部分数据不一样的“异常点”。
* 例：信用卡欺诈检测、设备故障报警。

---

## 🔹 9. 分割（Segmentation）

* 主要在计算机视觉里，把图像按像素划分类别。
* 例：自动驾驶里，把“车道线/行人/车辆”分开。

---

✅ 总结：

* **监督学习**：分类、回归
* **无监督学习**：聚类、降维
* **生成模型**：GAN、扩散模型
* **强化学习**：策略优化
* **应用扩展**：排序、推荐、异常检测、分割

---

要不要我给你整理一个 **思维导图式的分类图**（机器学习主要模式全景图），这样你一眼就能看到它们的关系？

$\hat{l}\hat{c}\hat{j}$