粒子群算法是机器学习算法吗

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，而不是机器学习算法。它是通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为方式来解决优化问题的一种启发式算法。粒子群算法通过不断地更新粒子的位置和速度来搜索最优解。每个粒子代表一个解决方案，并根据自身的经验和邻居的经验进行位置的调整。

虽然粒子群算法可以用于优化问题，但它与机器学习算法有所不同。机器学习算法是通过从数据中学习模式和规律来进行预测和决策的一类算法，而不是通过优化目标函数来寻找最优解。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。