机器学习算法是机器学习领域的核心，它们让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。以下是一些常见的机器学习算法：
监督学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分类数据。
- 决策树：通过树形结构进行分类或回归。
- 随机森林：多个决策树的集成学习方法。
非监督学习算法
- K-最近邻（KNN）：基于距离最近的K个点进行分类。
- 聚类算法：如K-means、层次聚类等，用于将数据分组。
- 降维算法：如PCA（主成分分析），用于减少数据的维度。
强化学习算法
- Q学习：通过奖励和惩罚来学习最优策略。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习。
图像识别算法
- 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别任务。
机器学习算法
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