机器学习涵盖了多种算法，用于解决各种问题。以下是一些常见的算法：

  • 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。
  • 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。

这些算法只是机器学习领域的一部分，还有许多其他算法和技术。根据问题和数据特点选择合适的算法至关重要。不同算法有不同假设和适用场景，因此在学习和应用机器学习算法时，需综合考虑问题需求和数据特点。机器学习是人工智能的子集，是实现人工智能的途径之一，但并非唯一途径。它研究计算机如何模拟或实现人类学习行为，以获取新知识或技能，不断改善自身性能。大约在上世纪80年代开始发展，并诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。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，模仿人脑结构。在深度学习中，学习通过深层的、多层的神经网络进行。大约在2012年后迅速发展，并广泛应用于多个领域。机器学习研究计算机如何模拟人类学习行为，以获取新知识或技能，并重新组织已有知识结构，不断改善自身。