机器学习涵盖了多种算法，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 Tree）
- 随机森林（Random Forest）
- 支持向量机（Support Vector Machines）
- K最近邻算法（K-Nearest Neighbors）
无监督学习算法：
- K均值聚类（K-Means Clustering）
- 层次聚类（Hierarchical Clustering）
- 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
- 关联规则学习（Association Rule Learning）
半监督学习算法：
- 标签传播算法（Label Propagation Algorithm）
强化学习算法：
- Q-learning
- SARSA
- Deep Q Network (DQN)
深度学习算法：
- 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)
- 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN)
- 长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)
- 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN)
以上仅列举了一部分常见的机器学习算法，实际上还有很多其他的机器学习算法和技术，不同算法适用于不同的问题和数据类型。选择合适的算法取决于具体应用场景和数据特征。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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