Krahaso dhe krahaso dy llojet e të mësuarit të makinës të mbikëqyrur.
Mësimi i mbikëqyrur ndahet në dy lloje kryesore: klasifikimi dhe regressioni. Në klasifikim, qëllimi është të parashikohet një etiketë kategorike si një po / jo, e vërtetë / e rreme, ose një numër klasash diskrete. Në regresim, qëllimi është të parashikohet një variabel i vazhdueshëm si temperatura ose çmimi. Të dyja këto detyra arrihen duke mësuar një hartim nga një grup karakteristikash hyrëse në një etiketë ose vlerë dalëse. Klasifikimi përdoret kur dalja është kategorike, ndërsa regresimi përdoret kur dalja është një variabel i vazhdueshëm. Të dy këto algoritme kërkojnë të dhëna të etiketuara në mënyrë që të mësojnë hartimin midis karakteristikës dhe etiketës.