典型的有监督机器学习算法，包括？

典型的有监督机器学习算法主要包括以下几个类别：

1. **分类算法**：用于预测离散标签的模型，如决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）。

2. **回归算法**：预测连续数值的模型，例如线性回归（Linear Regression）、多项式回归、岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（L1 Regularization）和神经网络（特别是前馈神经网络中的回归部分）。

3. **深度学习算法**：基于神经网络的有监督学习，如卷积神经网络（CNNs，用于图像处理）、循环神经网络（RNNs，用于序列数据）和Transformer（主要用于自然语言处理）。

4. **聚类算法**：无监督学习，但有时也作为预处理步骤，例如K-means、层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN等。

5. **强化学习**：虽然通常归类为另一种类型的机器学习，但它涉及到环境互动并可以视为一种有监督学习的特例，通过奖励信号指导智能体的学习。