1. 监督学习
监督学习是机器学习中最常用的一种算法。它通过已有的数据集来训练模型，然后利用该模型来预测未知数据的结果。监督学习可以分为分类和回归两类。其中，分类是将数据分为不同的类别，回归是通过已有的数据拟合出一个函数，用于预测未知数据的结果。
2. 无监督学习
无监督学习是指在没有标签的情况下，通过对数据的聚类、降维等处理来挖掘数据的结构和规律。无监督学习可以用于数据的分类、异常检测、数据降维等方面。
3. 半监督学习
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种算法。它利用有标签数据和无标签数据来训练模型，从而提高模型的准确性。
4. 强化学习
强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的算法。它通过试错的方式来学习，不断调整策略以获得最大的奖励。
以上是机器学习基本算法的介绍，这些算法是机器学习入门的必备内容，熟练掌握这些算法可以帮助我们更好地应用机器学习技术。
版权声明：
内容均收集于互联网,有侵权或不妥之处,请联系我们删除。敬请谅解！
