机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。以下是每个类别中一些常见的算法：

机器学习算法有哪些？机器学习算法三大类

1、监督学习：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 随机森林
• 支持向量机
• 神经网络

2、无监督学习：

• K均值聚类
• 层次聚类
• 主成分分析
• 独立成分分析
• 非负矩阵分解
• 异常检测

3、强化学习：

• Q学习
• SARSA
• Actor-Critic
• Deep Q-Network
• Policy Gradient

此外，还有一些常见的算法可以用于特定的任务和场景，例如朴素贝叶斯用于文本分类，支持向量机用于图像分类等。

免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面。包括一些人工智能基础入门视频+AI常用框架实战视频、计算机视觉、机器学习、图像识别、NLP、OpenCV、YOLO、pytorch、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文等。

下面是部分截图，点击文末名片关注我的公众号【AI技术星球】发送暗号 321 领取（一定要发暗号 321）

目录

一、人工智能免费视频课程和项目

二、人工智能必读书籍

三、人工智能论文合集

四、机器学习+计算机视觉基础算法教程

 五、深度学习机器学习速查表（共26张）

学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。

点击下方名片，扫码关注公众号【AI技术星球】发送暗号 321 免费领取文中资料。