列出并解释5种不同类型的机器学习。
1. 监督式学习(Supervised Learning): 输入数据已被标记，算法需要学习如何映射输入和输出。目标是最小化所产生的误差。

2. 无监督式学习(Unsupervised Learning): 算法接收未标记的数据，从数据中学习结构和模式以便更好的理解数据。目标是寻找数据隐藏的结构。

3. 半监督式学习(Semi-supervised Learning): 综合了监督式和无监督式学习，在一定程度上使用标记的数据和未标记的数据来训练模型。

4. 增强学习(Reinforcement Learning): 该算法通过执行动作并针对动作的结果进行奖励或惩罚来学习。目标是通过最大化累计奖赏来学会如何选择最佳操作。

5. 迁移学习(Transfer Learning): 通过将一个领域的已学内容应用到不同领域的新问题中，来提高学习过程的效率和准确性。目标是利用已学知识在新情况中更快地学习。