机器学习是人工智能的一个重要分支，它致力于研究如何让计算机从数据中自动学习规律，进而应用于实际问题中。在机器学习中，算法是最核心的部分，不同的算法适用于不同的场景，选择合适的算法可以提高机器学习的效果。下面，我们将介绍机器学习入门必学的十种经典算法。
1. 线性回归算法
线性回归是机器学习中最基础的算法之一，它通过寻找最佳拟合直线，来预测连续型变量的值。线性回归适用于数据呈线性关系的场景，如房价预测、销售预测等。
2. 逻辑回归算法
逻辑回归是一种二分类算法，它通过寻找最佳拟合曲线，来预测离散型变量的值。逻辑回归适用于数据呈S形曲线的场景，如信用卡欺诈预测、疾病诊断等。
3. 决策树算法
决策树是一种基于树结构的分类算法，它通过不断分裂数据集，生成一颗树形结构来进行分类。决策树适用于数据呈树状结构的场景，如用户画像、商品推荐等。
4. 随机森林算法
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过多个决策树的投票来进行分类。随机森林适用于数据呈多样性的场景，如信用评分、股票预测等。
5. 支持向量机算法
支持向量机是一种基于边界的分类算法，它通过寻找最优边界，将数据划分成不同的类别。支持向量机适用于数据呈非线性关系的场景，如图像分类、手写识别等。
6. K近邻算法
K近邻是一种基于距离的分类算法，它通过寻找距离最近的K个样本，来确定未知样本的类别。K近邻适用于数据呈聚类结构的场景，如社交网络推荐、音乐分类等。
7. K均值聚类算法
K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它通过不断迭代，将数据划分成K个簇。K均值聚类适用于数据呈聚类结构的场景，如市场细分、图像分割等。
8. 主成分分析算法
主成分分析是一种基于特征的降维算法，它通过寻找数据中的主要成分，将数据降维到更低的维度。主成分分析适用于数据呈高维结构的场景，如图像处理、信号处理等。
9. 神经网络算法
神经网络是一种基于神经元的学习算法，它通过多层神经元的组合，实现对数据的分类和预测。神经网络适用于数据呈复杂结构的场景，如自然语言处理、语音识别等。
10. Apriori算法
Apriori是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，它通过寻找频繁出现的项集，来发现数据中的关联规则。Apriori适用于数据呈交易结构的场景，如超市购物篮分析、电子商务推荐等。
以上十种算法是机器学习入门必学的经典算法，它们各自适用于不同的场景，选择合适的算法可以提高机器学习的效果。在实际应用中，还可以通过组合不同的算法，来实现更复杂的任务。
