机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些常见的机器学习算法及其概述。

监督学习

监督学习算法通过从带有标签的训练数据中学习来预测新的数据。以下是一些常见的监督学习算法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二元分类结果。
  • 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来区分不同的类别。
  • 决策树：通过一系列的决策规则来预测结果。

非监督学习

非监督学习算法用于从无标签的数据中找出模式或结构。以下是一些常见的非监督学习算法：

  • K-均值聚类：将数据点分组为K个簇。
  • 主成分分析（PCA）：用于降维，通过找到数据的主要成分来简化数据。
  • 关联规则学习：用于发现数据项之间的关联性。

强化学习

强化学习是一种通过试错来学习的方法，它通过奖励和惩罚来指导算法的行为。

  • Q学习：通过学习Q值来预测最佳动作。
  • 深度Q网络（DQN）：结合了深度学习和Q学习。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于大脑的神经网络结构来学习数据。

  • 卷积神经网络（CNN）：常用于图像识别。
  • 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如时间序列或文本。

机器学习算法

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