監督學習算法:線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、樸素貝葉斯(Naive Bayes)K近鄰算法(K-N Earest Neighbors)深度學習算法、神經網絡等。
無監督學習算法:K-均值聚類、層次聚類、高斯混合模型、主成分分析(PCA)和關聯規則學習。
這只是機器學習領域算法的壹小部分，還有很多其他的算法和技術。根據問題的性質和數據的特點，選擇合適的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假設和適用場景，所以在學習和應用機器學習算法時，需要綜合考慮問題的需求和數據的特點。
什麽是監督學習算法？
監督學習是機器學習的壹種常用方法，它使用已標記的訓練數據來建立模型，以預測新數據和未標記數據的輸出標簽。在監督學習中，我們有輸入特征和相應的輸出標簽。我們的目標是基於這些已知的輸入輸出對建立壹個模型，然後用這個模型預測新的輸入。
監督學習算法的基本過程如下:
收集訓練數據:收集帶有標簽的訓練樣本，每個樣本包含輸入特征和相應的輸出標簽。
特征提取和數據預處理:對輸入數據進行特征提取和預處理，以便將其轉換成算法可以處理的格式。
模型選擇和訓練:選擇適合問題的監督學習算法，用訓練數據訓練模型，調整模型參數使之與數據最佳擬合。
模型評估:利用測試數據評估訓練好的模型的性能，判斷模型的泛化能力。
模型應用:利用訓練好的模型對新的未標記數據進行預測，並根據需要進行後續決策或分析。
監督學習算法可以應用於各種問題，如分類(將樣本分類到不同的類別)、回歸(預測連續值)、目標檢測、文本分類、圖像識別等。常見的監督學習算法有線性回歸、logistic回歸、決策樹、支持向量機、隨機森林、樸素貝葉斯、深度學習等。
監督學習的關鍵在於訓練數據中的標簽，這些標簽提供了模型的目標輸出，使模型能夠學習輸入到輸出的映射關系。通過反復調整模型參數，監督學習算法可以找到最佳的模型表示，從而準確預測新的未標記數據。
什麽是無監督學習算法？
無監督學習是機器學習的壹種方法。與監督學習相比，它不依賴於已標記的訓練數據。無監督學習的目標是通過分析和模式發現從未標記的數據中提取有用的信息和結構。
無監督學習算法的主要任務是對數據進行聚類、降維或挖掘關聯規則，以發現數據中隱藏的結構、模式或規律。與監督學習不同，無監督學習算法沒有預定義的目標輸出，而是自動發現數據的內部組織和關聯。