机器学习算法机器学习

机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个分支，它是通过算法和统计模型来使计算机自主进行学习的过程。机器学习算法可分为以下三种：
1. 监督学习：在给定数据集中，输入和输出之间有已知的关系，通过训练模型来预测新数据的输出。常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 无监督学习：在给定数据集中，输入和输出之间没有已知的关系，通过学习数据集本身的特征来进行分类或聚类。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析等。
3. 强化学习：通过试错的方式不断调整自身策略来使得目标函数最大化或最小化。常见的强化学习算法包括Q-Learning、Deep Q-Network等。