以下是几种常见的机器学习算法及其简要介绍：

监督学习算法

  1. 线性回归：用于预测连续值。
  2. 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
  3. 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分割数据。
  4. 决策树：通过一系列的规则来预测结果。

无监督学习算法

  1. K-均值聚类：将数据点分为K个簇。
  2. 主成分分析（PCA）：用于降维。
  3. 关联规则学习：用于发现数据之间的关联性。

强化学习算法

  1. Q-Learning：通过学习最优动作值来最大化回报。
  2. 深度Q网络（DQN）：结合了深度学习和Q-Learning。

机器学习算法

更多信息，请访问机器学习基础。

如果您对特定算法有更深入的了解需求，请参考以下资源：