计算机学习方法有以下几种：
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监督学习（Supervised Learning）：监督学习是指通过已知输入和对应的输出来训练模型，然后使用该模型来预测新的输入对应的输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和神经网络等。
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无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是指从无标签数据中发现模式和结构。与监督学习不同，无监督学习没有事先提供输出。常见的无监督学习算法包括聚类分析、关联规则挖掘和主成分分析（PCA）等。
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半监督学习（Semi-Supervised Learning）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方法。它利用有标签的数据和无标签的数据来训练模型。半监督学习适用于标记数据稀缺的情况。
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强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是通过试错和反馈来训练模型，以使模型能够在特定环境下做出最佳决策。常见的强化学习算法包括Q-learning、深度强化学习和策略梯度等。
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迁移学习（Transfer Learning）：迁移学习是指将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域中。通过利用已有的知识和模型，可以加速在新领域的学习和训练过程。
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深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络进行特征提取和模式识别。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重要的突破。
除了上述方法，还有一些特定领域的学习方法，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、时间序列分析等。在实际应用中，可以根据具体问题和数据的特点选择合适的学习方法和算法。同时，持续学习和实践是提高计算机学习能力的关键。
