机器学习算法可以分为几大类，每类下包含多种具体的算法。以下是常见的机器学习算法分类及其代表算法：

1. 监督学习（Supervised Learning）

   • 线性回归（Linear Regression）
   • 逻辑回归（Logistic Regression）
   • 决策树（Decision Trees）
   • 随机森林（Random Forests）
   • 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）
   • K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）
   • 神经网络（Neural Networks）
   • 梯度提升树（Gradient Boosting Trees, 如 XGBoost, LightGBM, CatBoost）

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）

   • K均值聚类（K-Means Clustering）
   • 层次聚类（Hierarchical Clustering）
   • 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
   • 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）
   • 高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）
   • 自编码器（Autoencoders）

3. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）

   • 标签传播算法（Label Propagation）
   • 标签扩散算法（Label Spreading）

4. 强化学习（Reinforcement Learning）

   • Q学习（Q-Learning）
   • 深度Q网络（Deep Q-Networks, DQN）
   • 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）
   • 演员-评论家算法（Actor-Critic Algorithms）

5. 集成学习（Ensemble Learning）

   • Bagging（如随机森林）
   • Boosting（如 AdaBoost, Gradient Boosting）
   • Stacking

6. 深度学习（Deep Learning）

   • 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）
   • 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）
   • 长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）
   • 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）
   • Transformer 模型