机器学习算法是机器学习领域的重要组成部分，它们是使机器能够从数据中学习并做出决策的核心。以下是一些常见的机器学习算法及其简介。
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：用于分类问题。
- 决策树：通过树状图进行决策。
- 随机森林：集成学习算法，通过组合多个决策树进行预测。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
无监督学习算法
- K-均值聚类：将数据点划分为K个簇。
- 层次聚类：通过合并相似的数据点进行聚类。
- 主成分分析（PCA）：降维技术。
强化学习算法
- Q学习：通过学习Q值来选择最佳动作。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习。
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机器学习算法图解