在机器学习领域，算法资源是广泛且多样的。以下是一些主要的机器学习算法资源
类别及其示例：
1.
聚类算法：
o k-Means 算法：一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为 K
个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点
尽可能不相似。
o 期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）：一种在概率模
型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法。尤其在数据
不完整或者存在隐含变量的情况下，EM 算法非常有用。
2.
关联规则学习：
o Apriori 算法：一种用于从大型数据集中发现有趣关系（关联、相关
性或因果结构）的算法。它通过寻找数据项之间的频繁项集来工
作，从而找出强关联规则。
o Eclat 算法：一种基于垂直数据表示形式的关联规则挖掘算法，特别
适用于稀疏数据集。
3.
人工神经网络：
o 感知器神经网络（Perceptron Neural Network）：一种二分类的线
性分类模型，它的输入是实例的特征向量，输出的是实例的类别。
o 反向传递（Back Propagation）：一种用于训练人工神经网络的算
法，它通过计算网络输出与实际输出之间的误差，并将误差反向传
播回网络以更新权重。
o Hopfield 网络：一种递归神经网络，具有联想记忆和模式识别的能
力。
o 自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）：一种无监督学习的神经
网络算法，它将输入数据映射到一个低维空间，同时保持输入数据
的拓扑结构。
4.
深度学习：
o 深度学习是神经网络的升级版，包含更复杂的网络结构和更多的层
次。例如，卷积神经网络（CNN）在图像处理和计算机视觉中广泛
应用，循环神经网络（RNN）在自然语言处理中表现出色。
5.
基于核的算法：
o 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：一种监督学习算
法，用于数据分类问题。它的基本思想是找到一个最优的超平面来
分割训练数据。
o 径向基函数（Radial Basis Function，RBF）：一种实值函数，其值
仅依赖于输入和中心点之间的距离。在机器学习中，RBF 常用于支
持向量机、神经网络等算法中。
o 线性判别分析（Linear Discriminate Analysis，LDA）：一种在统
计、模式识别和机器学习中广泛使用的降维方法。它的基本思想是
将高维数据投影到低维空间，同时保持数据的类别可分性。
6.
资源分配算法：在机器学习中，资源可以是计算资源、内存、带宽等。资
源分配算法的目标是将这些资源分配给不同的任务或实体，以最大化某种
性能指标，如效率、吞吐量或利润。这类算法在数据中心管理、分布式系
统优化等领域有广泛应用。
