机器学习算法主要分为以下几类，每类有其独特的应用场景和原理：
监督学习 📈
- 线性回归：通过拟合数据点间的线性关系进行预测
- 逻辑回归：用于二分类问题的概率建模
- 支持向量机 (SVM)：在高维空间中寻找最优分类边界
- 决策树：基于树状结构进行规则划分与预测
无监督学习 🌀
- K-means聚类：将数据分组为K个簇
- 层次聚类：通过树状结构展示数据层次关系
- 主成分分析 (PCA)：降维技术，提取主要特征
- 关联规则挖掘：发现数据中的频繁项集
强化学习 🕹️
- Q-learning：通过奖励机制优化决策策略
- 深度Q网络 (DQN)：结合深度学习的强化学习方法
- 策略梯度：直接优化策略函数
- 多智能体系统：多个学习主体协同决策
其他算法 🔍
- 随机森林：集成多个决策树提升泛化能力
- 神经网络：模拟人脑结构的非线性模型
- 贝叶斯网络：基于概率图模型的推理系统
- 降维算法：如t-SNE、UMAP等可视化技术
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