python机器学习有哪些算法，分别有什么作用

Python机器学习中常见的算法有很多，主要包括以下几类：

1. 监督学习算法：这种算法需要标记好的数据集，通过学习输入特征和输出标签之间的关系，建立一个模型用于预测新的输入数据的输出。常用的监督学习算法包括：决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、线性回归、逻辑回归等。

2. 无监督学习算法：这种算法不需要标记好的数据集，通过学习输入样本之间的相似性或者差异性，发现数据中的结构和规律。常用的无监督学习算法包括：聚类、降维、关联规则、异常检测等。

3. 半监督学习算法：这种算法是介于监督学习和无监督学习之间的方法，使用少量标记数据和大量未标记数据进行学习。常用的半监督学习算法有：半监督聚类、半监督分类、半监督回归等。

4. 强化学习算法：这种算法通过试错来学习如何在给定的环境中做出最优的决策。常用的强化学习算法包括：Q-learning、SARSA、深度强化学习等。

不同的算法在不同的场景下有不同的应用，需要根据具体问题选择最合适的算法。