机器学习包括多种算法，用于解决不同问题。以下是一些常见的机器学习算法：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、以及深度学习算法如神经网络。无监督学习算法包括K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析以及关联规则学习。选择适合的算法对问题解决至关重要，因为不同算法有不同的假设和适用场景。机器学习是人工智能的一个分支，通过模拟或实现人类学习行为来获取新知识或技能，并不断改善自身性能。从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一部分，灵感来自人脑，由人工神经网络组成，通过多层神经元网络进行学习。自2012年以来，深度学习得到了爆炸式增长，并广泛应用于各个领域。