1.强化学习
强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
2.集成学习
集成学习的主要思路是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。基于该弱学习器，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的"强学习器"。
随着集成学习研究的深入，其广义的定义逐渐被学者们所接受，它是指对多个学习器集合采用学习的方式，而不对学习器性质加以区分。根据这一定义，多学习器系统 (multi-classifier system) 、多专家混合 (mixture of experts) 以及基于委员会的学习 (committee-based learning)等多个领域都可以纳入到集成学习中。但当前仍然以同质分类器的集成学习研究居多。
3.增强学习
也称强化学习。
4.规则学习
规则学习概念：机器学习中的规则（rule）通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成"若…则…"形式的逻辑规则。
规则学习（rulelearning）是从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则。