分类：应用以分类数据进行模型训练，根据模型对新样本进行精准分类与预测。
聚类：从海量数据中识别数据的相似性与差异性，并按照最大共同点聚合为多个类别。
异常检测：对数据点的分布规律进行分析，识别与正常数据及差异较大的离群点。
回归：根据对已知属性值数据的训练，为模型寻找最佳拟合参数，基于模型预测新样本的输出值。
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