随着科技的发展，机器学习已逐渐成为人工智能的核心驱动力之一。它通过数据训练模型，使计算机具备自主学习的能力。那么，究竟有哪些主流的机器学习算法呢？让我们一探究竟！
首先，线性回归（Linear Regression）是最基础的监督学习算法之一，广泛应用于预测连续值数据，比如房价预测。其次是决策树（Decision Tree），它像一棵倒挂的树，能直观地处理分类与回归问题，易于理解和实现。此外，支持向量机（SVM）以其强大的边界划分能力，在高维空间中表现优异，特别适合小样本数据集。
对于大规模非线性问题，神经网络（Neural Network）无疑是最佳选择。尤其是深度学习（Deep Learning），凭借多层神经网络结构，在图像识别、语音处理等领域取得了突破性进展。最后，聚类算法如K均值（K-Means）则专注于无监督学习，用于发现数据中的隐藏模式。
这些算法各有千秋，合理运用它们，可以解决各种复杂的实际问题。💡