Phân loại là một ví dụ về ... Lựa chọn: 

Phân loại (Classification) là một bài toán trong đó chúng ta gán một đối tượng vào một trong số các lớp (categories) đã được định nghĩa trước. Để thực hiện việc này, chúng ta sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện (training dataset) đã được gán nhãn (labeled), tức là mỗi mẫu dữ liệu đã biết thuộc về lớp nào. Quá trình này thuộc về học có giám sát (Supervised Learning), vì chúng ta "giám sát" thuật toán bằng cách cung cấp cho nó các nhãn đúng. * **Học tăng cường (Reinforcement Learning):** Là một loại học máy trong đó một tác nhân (agent) học cách hành động trong một môi trường để tối đa hóa một khái niệm về "phần thưởng" tích lũy. * **Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection):** Là quá trình chọn một tập hợp con các đặc trưng liên quan nhất để sử dụng trong xây dựng mô hình. * **Học có giám sát (Supervised Learning):** Là một loại học máy, trong đó thuật toán học từ một tập dữ liệu huấn luyện đã được gán nhãn. * **Học không giám sát (Unsupervised Learning):** Là một loại học máy, trong đó thuật toán học từ một tập dữ liệu không được gán nhãn, và cố gắng tìm ra các cấu trúc ẩn trong dữ liệu.