Классическое машинное обучение относится к традиционным методам машинного обучения, которые обычно работают со структурированными данными и не опираются на глубокие нейронные сети. Примеры включают деревья решений, support vector machines, k-nearest neighbors, линейные модели, логистическую регрессию и naive Bayes.