机器学习作为人工智能的核心领域，其算法应用广泛且多样。以下是一些在实际场景中高频使用的算法，适合初学者和进阶者快速掌握：

常见实用算法分类

  1. 监督学习

    • 线性回归 线性回归
    • 决策树 决策树
    • 随机森林 随机森林
    • 支持向量机 支持向量机
    • 逻辑回归 逻辑回归

  2. 无监督学习

    • K-均值聚类 K_均值聚类
    • 层次聚类 层次聚类
    • 主成分分析 主成分分析
    • 关联规则挖掘 关联规则挖掘

  3. 强化学习

    • Q学习 Q学习
    • 深度Q网络 深度Q网络

算法选择建议

  • 数据量小：优先使用决策树或逻辑回归
  • 高维数据：尝试主成分分析或支持向量机
  • 非结构化数据：结合深度学习模型（如神经网络）

扩展学习

如需深入了解算法实现细节，可参考：
深度学习模型优化技巧

机器学习流程图

图示：机器学习算法的基本流程