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机器学习涵盖了许多不同的算法，用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法： 监督学习算法：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（Support Vector Machines）朴素贝叶斯（Naive Bayes）K近邻算法（K-Nearest Neighbors）深度学习（Deep Learning）算法，如神经网络（Neural Networks） 无监督学习算法：K均值聚类（K-Means Clustering）层次聚类（Hierarchical Clustering）高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）关联规则学习（Association Rule Learning） 这只是机器学习领域中的一小部分算法，还有许多其他的算法和技术。根据问题的性质和数据的特点，选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设和适用场景，因此在学习和应用机器学习算法时，需要综合考虑问题的需求和数据的特点。机器学习（Machine learning）是人工智能的子集，是实现人工智能的一种途径，但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展，诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。 深度学习（Deep learning）是机器学习的子集，灵感来自人脑，由人工神经网络（ANN）组成，它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中，学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式增长，广泛应用在很多的场景中。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身。 从实践的意义上来说，机器学习是在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」，使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。