这里的机器学习算法主要包括什么

机器学习算法主要包括以下几类：

1. 监督学习算法：通过给定的输入和输出数据进行训练，使得机器能够学习到从输入到输出的映射规律，包括决策树、支持向量机、神经网络等。

2. 无监督学习算法：对于没有给定输出数据的输入数据进行学习，通过对数据进行聚类、降维等操作，发现数据内在的结构和规律，包括聚类、降维、关联规则、主成分分析等。

3. 半监督学习算法：同时使用有标记的和无标记的数据进行学习，主要包括半监督分类、半监督聚类等。

4. 强化学习算法：通过试错的方式，使得机器能够学习到在不同状态下采取不同的行动，以获得最大的奖励，包括Q学习、策略梯度等。

5. 深度学习算法：基于神经网络模型的一种机器学习算法，包括卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络等，可以实现图像识别、语音识别、自然语言处理等应用。