机器学习算法是构建智能系统的核心工具，主要分为以下几类：

1. 监督学习 📈

  • 线性回归
    通过拟合数据点之间的线性关系进行预测

    线性回归
    [点击了解线性回归的数学原理](/course-center/resources/machine-learning-math)

  • 决策树
    基于树状结构进行分类和决策

    决策树
    [扩展阅读：决策树剪枝技巧](/course-center/resources/machine-learning-trees)

  • 支持向量机 (SVM)
    通过高维空间中的超平面划分数据

    支持向量机
    [探索SVM在图像识别中的应用](/course-center/case-studies/image_recognition)

2. 无监督学习 🔍

  • 聚类分析
    发现数据中的自然分组模式

    聚类分析
    [学习K-means算法实现](/course-center/tutorials/clustering)

  • 降维技术
    通过主成分分析 (PCA) 等方法压缩数据维度

    主成分分析
    [了解降维在数据可视化中的价值](/course-center/resources/data_visualization)

3. 强化学习 🕹️

  • Q学习
    通过奖励机制优化决策策略
    Q学习
    [实战：用Python实现简单强化学习](/course-center/projects/reinforcement_learning)

4. 其他热门算法 🧠

  • 神经网络
    模拟人脑结构的非线性模型
    神经网络
    [深入浅出：从感知机到深度学习](/course-center/resources/neural_networks)

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