机器学习算法是机器学习领域的基础，它们通过学习数据中的模式来做出预测或决策。以下是一些常见的机器学习算法及其简要介绍：
常见算法
监督学习算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机 (SVM)
无监督学习算法
- K-均值聚类
- 主成分分析 (PCA)
- 聚类层次法
强化学习算法
- Q学习
- 深度Q网络 (DQN)
- 策略梯度
算法应用
机器学习算法在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 推荐系统：使用协同过滤算法来推荐电影、音乐、商品等。
- 自然语言处理：使用机器学习算法进行文本分类、情感分析等。
- 图像识别：使用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分类、目标检测等。
扩展阅读
想要了解更多关于机器学习算法的信息，可以访问我们的机器学习教程。
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决策树
决策树是一种常用的监督学习算法，它通过一系列的决策规则来对数据进行分类或回归。
支持向量机 (SVM)
支持向量机是一种强大的分类算法，它通过找到一个超平面来将不同类别的数据分开。
卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络是一种在图像识别领域表现优异的深度学习算法。