פאַרגלייַכן און קאַנטראַסט די צוויי טייפּס פון סופּערווייזד מאַשין לערנען.
סופּערווייזד מאַשין לערנען איז אַ סאַבסעט פון מאַשין לערנען ווו דער מאָדעל איז טריינד אויף אַ לייבאַלד דאַטאַסעט צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אָדער דיסיזשאַנז, אָן זיין בפירוש פּראָוגראַמד צו טאָן דאָס. דער טיפּ פון מאַשין לערנען פארמאגט צוויי הויפּט טייפּס: ראַגרעשאַן און קלאַסאַפאַקיישאַן. רעגרעססיאָן אַנאַליסיס איז אַ טיפּ פון סופּערווייזד מאַשין לערנען אַלגערידאַם געניצט פֿאַר פּרידיקטינג אַ קעסיידערדיק רעזולטאַט בייַטעוודיק (אַ אָפענגיק בייַטעוודיק) באזירט אויף די ווערט פון איין אָדער עטלעכע פרייַ וועריאַבאַלז. פֿאַר בייַשפּיל, פּרידיקטינג אַ יחיד ס געצאָלט באזירט אויף סיבות אַזאַ ווי יאָרן פון דערפאַרונג, עלטער, דזשענדער און ראַסע. ראַגרעשאַן אַלגערידאַמז פּרווון צו מאָדעל די שייכות צווישן די פרייַ און אָפענגיק וועריאַבאַלז אין סדר צו פֿאַרשטיין ווי די אָפענגיק וועריאַבאַלז ענדערונגען ווי די פרייַ וועריאַבאַלז טוישן. אויף די אנדערע האַנט, קלאַסאַפאַקיישאַן איז אן אנדער טיפּ פון סופּערווייזד מאַשין לערנען אַלגערידאַם וואָס ינוואַלווז די דור פון אַ מאָדעל וואָס סעפּערייץ דאַטן אין קלאסן אָדער קאַטעגאָריעס. דעם אַלגערידאַם איז געניצט מיט דיסקרעטע אָדער קאַטאַגאָריקאַל אָפענגיק וועריאַבאַלז. פֿאַר בייַשפּיל, פּרידיקטינג צי אַן E- בריוו איז ספּאַם אָדער נישט ספּאַם. אין דעם פאַל, די אַלגערידאַם מוזן באַשטימען די ליקעליהאָאָד פון אַ E- בריוו איז ספּאַם אָדער נישט ספּאַם באזירט אויף די ספּעציפיש אינהאַלט און קאָנטעקסט פון די E- בריוו אַזאַ ווי טערמינען, פראַסעס אָדער אנדערע פֿעיִקייטן. אין קיצער, דער שליסל חילוק צווישן ראַגרעשאַן און קלאַסאַפאַקיישאַן איז אַז ראַגרעשאַן פאָוקיסיז אויף פּרידיקטינג קעסיידערדיק וואַלועס בשעת קלאַסאַפאַקיישאַן פאָוקיסיז אויף פּרידיקטינג דיסקרעטע אָדער קאַטאַגאָריקאַל וואַלועס. דערצו, בשעת ביידע טייפּס פון אַלגערידאַמז זענען געניצט פֿאַר פאָרויסזאָגן, די וועג זיי מאַכן פֿאָרויסזאָגן איז אויך אַנדערש; ראַגרעשאַן פּרידיקס וואַלועס דורך מאָדעלינג די שייכות צווישן די אָפענגיק בייַטעוודיק און די פרייַ בייַטעוודיק, כאָטש קלאַסאַפאַקיישאַן סעפּערייץ דאַטן אין קלאסן אָדער קאַטעגאָריעס.