有哪些常见的机器学习算法？

常见的机器学习算法包括以下几种：
1. 线性回归（Linear Regression）：用于建立输入特征与输出之间的线性关系模型。
2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于处理分类问题，通过将输入特征映射到概率输出。
3. 决策树（Decision Tree）：通过树状结构进行决策，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则。
4. 随机森林（Random Forest）：由多个决策树组成的集成学习算法，通过投票或平均预测结果来进行分类或回归。
5. 支持向量机（Support Vector Machine）：通过在特征空间中找到最优超平面来进行分类或回归。
6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors）：通过计算样本之间的距离来进行分类或回归，基于最近的K个邻居进行预测。
7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设进行分类。
8. K均值聚类（K-Means Clustering）：将样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化。
9. 主成分分析（Principal Component Analysis）：通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以降低数据维度并保留主要信息。
10. 神经网络（Neural Networks）：由多个神经元组成的网络结构，通过学习权重和激活函数来进行分类或回归。