机器学习方法大全：除了神经网络，还有哪些？

除了神经网络学习，机器学习还包含以下几种方法：

1. 决策树学习：将数据集分成多个子集，每个子集对应一个决策树节点，从而构建决策树，用于分类或回归问题。

2. 支持向量机学习：将数据映射到高维空间中，通过寻找一个最优的超平面来实现分类或回归问题。

3. 贝叶斯学习：利用贝叶斯定理，根据已知的先验概率和新数据的后验概率来推断未知数据的概率分布。

4. 集成学习：结合多个基本分类器，通过投票、加权平均等方式来提高分类器的准确率和稳定性。

5. 聚类学习：将数据集划分为若干个不同的组，每个组内的数据点具有相似性，用于数据挖掘和数据分析。

6. 强化学习：通过试错的方式，学习如何在一个环境中采取行动，以最大化累积奖励。适用于游戏、机器人控制等领域。