从文档中Nengkan出， 常见的机器学任务包括但不限于以下几个方面：

1. 特征提取与选择从文档中提到“kan个轻巧松...比方说要实现一个输出动物叫声的方法”，这暗示了从数据中提取有效特征的关键性。

   

2. 预测建模比方说在“深厚度学车流量监测统计系统”中，模型被用于预测车流量。

3. 分类任务通过“怎么”选择搜索中心点， 这通常与分类任务相关，特别是当涉及区域选择或模式识别时。

4. 聚类琢磨在“深厚度学网络”有些， 提到了将输入的图像划分为矩形区域，这兴许涉及聚类琢磨。

5. 回归任务在“本文将揭秘Python在计算区间A上的高大效计算方法”中， 涉及到回归琢磨，用于数据琢磨和统计。

6. 模式识别在“深厚度学网络需要用有力巨大的计算Neng力来训练”中，提到了图像识别中的模式识别。

7. 优化问题在A*算法的聊聊中，涉及到寻找Zui佳路径的优化问题。

具体到文档中的getarea工具，

• 地理信息琢磨利用getarea获取的地理信息进行地方琢磨，如区域划分、边界检测等。
• 数据预处理用getarea来获取地区信息作为机器学模型的输入特征。
• 异常检测结合其他数据，用getarea返回的地理信息来检测异常情况。

基于文档内容，

• 特征提取
• 预测建模
• 分类
• 聚类
• 回归
• 模式识别
• 优化