机器学习算法分类总览

机器学习算法可以根据不同的分类标准进行总览，以下是一种常见的分类方式：

1. 监督学习算法：
- 决策树：通过构建一棵树形结构进行分类或回归。
- 支持向量机：通过寻找一个最优超平面进行分类或回归。
- 逻辑回归：用于处理二分类问题的线性模型。
- 随机森林：通过组合多个决策树进行分类或回归。
- K近邻算法：通过计算样本之间的距离进行分类或回归。

2. 无监督学习算法：
- 聚类算法：将数据分为不同的组别或簇。
- 主成分分析：用于降维和数据可视化。
- 关联规则学习：发现数据中的频繁项集和关联规则。

3. 强化学习算法：
- Q-learning：通过学习最优策略在一个环境中获得最大奖励。
- 策略梯度方法：通过梯度优化策略函数进行学习。

4. 深度学习算法：
- 神经网络：通过多层神经元进行模型训练和预测。
- 卷积神经网络：用于图像识别和计算机视觉任务。
- 循环神经网络：用于序列数据的建模，如自然语言处理。

这只是机器学习算法的一小部分，实际上还有很多其他的算法和技术可以用于不同的问题和应用领域。