机器学习算法是机器学习领域的重要组成部分，它包括了各种不同的算法和技术，用于从数据中学习并做出预测或决策。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：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散值，尤其是二分类问题。
- 决策树：通过树形结构对数据进行分类或回归。
- 随机森林：基于决策树的集成学习方法。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
无监督学习算法
- K-最近邻（KNN）：基于距离进行分类。
- 聚类算法：如K均值聚类、层次聚类等。
- 主成分分析（PCA）：用于降维。
强化学习算法
- Q学习：通过试错来学习最佳策略。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习的强化学习方法。
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