机器学习包含多种算法，用于解决各种问题。以下是常见的算法：监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法、深度学习（如神经网络）。无监督学习算法：K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析、关联规则学习。算法选择应考虑问题需求和数据特点。机器学习是人工智能的一种途径，深度学习是其子集，源自人脑结构。机器学习研究计算机模拟人类学习行为获取新知识并改善性能。实践中，此设计仅用于手指测量，不得商业化。调试通过，可进行二次更改。