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机器学习算法种类繁多，无法一一列举所有算法。但我们可以根据学习方式和解决的问题类型，将它们归为几个主要类别。主要包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习和集成方法。监督学习使用带标签的数据进行训练，包括分类和回归任务。无监督学习处理无标签数据，发现隐藏模式。强化学习通过与环境交互来学习最优策略。
监督学习是机器学习的重要分支，使用带有标签的数据进行训练。它主要分为两类任务：分类和回归。分类任务预测离散的类别标签，如判断邮件是否为垃圾邮件。常用算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。回归任务预测连续的数值，如房价预测。常用算法包括线性回归、多项式回归、岭回归等。图中展示了分类的决策边界和回归的拟合直线。
无监督学习处理没有标签的数据，目标是发现数据中隐藏的模式和结构。主要任务包括聚类、降维和关联规则挖掘。聚类算法如K-Means将相似的数据点分组到同一个簇中，DBSCAN可以发现任意形状的簇。降维算法如PCA用于减少数据维度，便于可视化和分析。关联规则挖掘发现数据项之间的关联关系，常用于购物篮分析。图中展示了K-Means聚类的结果，将数据分为三个不同的簇。
机器学习是人工智能的核心分支，它让计算机能够从数据中自动学习规律和模式。机器学习主要分为四大类：监督学习使用标记数据训练模型进行预测；无监督学习从无标记数据中发现隐藏结构；强化学习通过试错学习最优策略；深度学习使用多层神经网络处理复杂问题。每种方法都有其独特的算法和应用场景。
监督学习是最常见的机器学习方法，使用带有标签的训练数据来学习输入和输出之间的映射关系。监督学习分为分类和回归两大任务。分类算法如支持向量机、决策树、随机森林等，用于预测离散的类别标签。回归算法如线性回归、多项式回归等，用于预测连续的数值。这些算法在图像识别、文本分类、价格预测等领域有广泛应用。
无监督学习从没有标签的数据中发现隐藏的结构和模式。主要包括聚类、降维和关联规则学习。聚类算法如K-means将相似的数据点分组，DBSCAN能发现任意形状的聚类。降维算法如主成分分析PCA用于数据可视化和特征提取，t-SNE适合高维数据的二维可视化。关联规则学习如Apriori算法用于市场篮子分析，发现商品间的购买关联。
强化学习是机器学习的另一个重要分支，智能体通过与环境交互来学习最优行为策略。智能体根据当前状态选择动作，环境给出奖励反馈，智能体据此调整策略以最大化长期累积奖励。代表算法包括Q-Learning和深度Q网络。深度学习使用多层神经网络学习复杂的数据表示，在图像识别、语音处理等领域取得突破性进展。典型架构包括卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等。
选择合适的机器学习算法需要考虑多个因素。首先要看数据特征，包括数据量大小、特征维度、是否有标签等。然后分析问题类型，是分类还是回归，是预测还是发现模式。最后考虑性能要求，平衡准确率、速度和可解释性。不同算法适用于不同场景：图像识别常用CNN，文本分析用NLP技术，推荐系统用协同过滤，金融风控用随机森林等。实践中需要尝试多种算法并比较效果。
集成学习是机器学习的重要技术，通过结合多个基础模型来提升整体性能。主要方法包括Bagging、Boosting和Stacking。Bagging如随机森林并行训练多个模型然后投票；Boosting如XGBoost顺序训练模型，后续模型纠正前面的错误；Stacking使用元学习器组合不同模型的预测。选择算法时需考虑数据特征、问题复杂度和计算资源。实践中，集成方法通常比单一模型表现更好，是机器学习竞赛和实际应用的首选方案。