以下是一些常见的机器学习算法，以及它们的基本介绍和应用场景。
监督学习算法
1. 线性回归（Linear Regression）
线性回归是一种用于回归问题的算法，它通过找到一个线性关系来预测连续值。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种用于分类问题的算法，它通过Sigmoid函数将预测值压缩到0和1之间。
3. 决策树（Decision Tree）
决策树是一种基于树结构的算法，它通过一系列的决策规则来预测类别或回归值。
无监督学习算法
1. K-均值聚类（K-Means Clustering）
K-均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点划分为K个簇。
2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
主成分分析是一种降维算法，它通过找到数据的主要成分来减少数据的维度。
强化学习算法
1. Q-Learning
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法，它通过学习一个Q函数来选择最佳动作。
神经网络算法
1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
卷积神经网络是一种用于图像识别和处理的神经网络，它能够自动学习图像的特征。
2. 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）
递归神经网络是一种用于序列数据的神经网络，它能够处理具有时间序列特征的数据。
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机器学习算法图解
以下是一些常用的机器学习算法的图解，帮助您更好地理解它们的工作原理。