机器学习算法大致可分为以下几类，每类都有其独特的应用场景：
1. 监督学习 📈
通过标注数据训练模型，常见算法包括：
- K近邻（KNN）：基于距离的分类与回归
- 支持向量机（SVM）：高维数据分类的高效方法
- 决策树（Decision Tree）：可解释性强的非参数模型
- 随机森林（Random Forest）：集成学习的经典案例
2. 无监督学习 🧠
无需标注数据，用于发现隐藏模式：
- K均值（K-Means）：聚类分析基础算法
- 主成分分析（PCA）：数据降维的利器
- 关联规则（Apriori）：挖掘数据间关系
- 自组织映射（SOM）：神经网络的无监督应用
3. 强化学习 🎮
通过试错机制优化决策过程：
- Q学习（Q-Learning）：经典的模型无关算法
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习的强化学习
- 策略梯度（Policy Gradient）：直接优化策略的方法
4. 其他算法 📌
- 贝叶斯网络（Bayesian Network）：基于概率的图形模型
- 聚类分析（Clustering）：如层次聚类、DBSCAN
- 降维技术（Dimensionality Reduction）：如t-SNE、UMAP