机器学习已经成为现代科技领域的热门话题，它的应用范围广泛，涵盖了图像识别、自然语言处理、数据挖掘等多个领域。在机器学习的世界中，有一些基本的方法被广泛应用，成为了常规玩法。

1. 监督学习

监督学习是机器学习中最为常见的方法之一。在监督学习中，我们需要提供已经标注好的训练数据作为模型的输入，然后通过模型学习输入和输出之间的关系。这样，当我们有新的输入时，模型就能够预测出相应的输出，从而实现对未知数据的预测。

2. 无监督学习

与监督学习相对应的是无监督学习。在无监督学习中，我们不提供标注好的训练数据，而是让模型自己发现数据中的规律和模式。通过无监督学习，我们可以对数据进行聚类、降维等操作，从而获得对数据的更深入的理解。

3. 强化学习

强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优决策的方法。在强化学习中，智能体会根据环境的反馈来调整自己的行为，并通过试错的过程逐渐找到最优的策略。这种学习方式常常用于游戏、机器人控制等领域。

4. 半监督学习

半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法。在半监督学习中，我们既利用了部分有标注的数据进行学习，也利用了未标注的数据进行学习。通过利用未标注数据的信息，我们可以提高模型的性能，尤其是当标注数据较为稀缺时。

5. 迁移学习

迁移学习是一种利用已学习到的知识来解决新问题的方法。在迁移学习中，我们将在一个任务上学习到的模型或特征应用到另一个任务上。这样做可以减少新任务的训练成本，提高模型的泛化能力。

以上所介绍的方法只是机器学习中的一小部分，随着研究的深入和发展，还会有更多的方法涌现。机器学习的常规玩法在各个领域都有着广泛的应用，为我们带来了许多便利和机会。

感谢您阅读本文，相信通过对机器学习基本方法的了解，您对机器学习的应用和发展会有更深入的理解。