机器学习常用算法有哪些？

机器学习常用算法：

线性回归

用于预测连续值的算法，例如房价预测。

逻辑回归

用于分类问题的算法，例如垃圾邮件分类。

决策树

用于分类和回归问题的算法，例如客户流失预测。

随机森林

用于分类和回归问题的算法，是多个决策树的集成算法。

支持向量机

用于分类和回归问题的算法，可以处理高维数据。

K近邻算法

用于分类和回归问题的算法，根据数据之间的距离来进行分类或预测。

神经网络

用于分类和回归问题的算法，可以处理非线性问题。

聚类算法

用于无监督学习的算法，可以将数据分成不同的类别。

这些算法都有各自的优缺点和适用范围，选择合适的算法取决于具体的任务和数据。同时，还有很多新的算法不断涌现，例如深度学习、强化学习等，这些算法也在不断地推动机器学习的发展。