机器学习几大算法

机器学习中常用的几大算法有：

1. 监督学习算法：包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

2. 无监督学习算法：包括聚类算法（如k-means、层次聚类、DBSCAN等）、关联规则学习、主成分分析等。

3. 半监督学习算法：结合了监督学习和无监督学习，通常使用少量标记数据和大量未标记数据进行训练。

4. 强化学习算法：通过试错学习来优化决策策略，常用的算法有Q-learning、Policy Gradient等。

5. 深度学习算法：基于神经网络的算法，包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

这些算法在不同场景下有不同的优势和适用性，选择合适的算法取决于具体的问题和数据特点。