机器学习领域涵盖多种算法，用于解决各种问题类型。以下为常见算法示例：监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法和深度学习。无监督学习算法涵盖K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析和关联规则学习。除了这些算法外，还有许多其他技术和方法。根据问题和数据特性选择适当算法至关重要，因为不同算法有不同假设和适用场景。机器学习是实现人工智能的一种途径，是研究计算机如何模拟人类学习行为以获取新知识或技能，并不断改善自身性能的学科。从上世纪80年代开始，机器学习迅速发展，诞生了众多数学统计相关的模型。深度学习是机器学习的子集，由人工神经网络组成，模仿人脑中的结构。在深度学习中，通过深层、多层网络的相互关联的神经元进行学习。深度学习自2012年后迅速发展，并广泛应用于各领域。