人工智能机器学习的分类是什么：

机器学习可划分为：监督学习、无监督学习、半监督学习，增强学习等。

1、监督学习：人工标注样本集，包括样本的属性特征和类别标签两部分，同时给计算机学习，学习属性特征和类别标签内在的关系。（分类和回归）；

2、无监督学习：事先没有人工标注的样本、不知道原始结果是什么样子、给定的数据没有标签。最常用的任务是聚类、自动的将数据集分成不同的簇；

3、半监督学习：同时利用了人工标记的样本数据和未标记的样本数据，半监督学习的目的是利用现有的数据学习训练出更好的模型，也就是可以自动的利用未标注的样本数据来提高学习性能；

4、增强学习：它关注的是智能体如何在环境中采取一系列的行为，从而获得最大积累回报。通过增强学习，一个智能体知道在什么状态下应采取什么行为，其中从环境状态到动作映射的学习称之为策略。