常见的机器学习相关算法包括

常见的机器学习算法分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。
1. 监督学习算法包括：
- 支持向量机（SVM）：它是一种能够进行二元分类的算法，通过寻找一个最大边距的超平面来分隔不同类别的数据点。SVM的目标是找到一个直线（或超平面），使得该直线与所有数据点的最远距离都相等，从而确保分类的准确性。
- 决策树：这种算法通过一系列的规则对数据进行分类，每个规则都对应数据的一个属性测试，根据测试结果将数据划分到不同的子集。
- 朴素贝叶斯分类器：它基于贝叶斯定理，通过计算给定特征下各个类别的概率来预测数据点属于哪个类别。贝叶斯定理表达了后验概率P(A|B)与先验概率P(A)和似然概率P(B|A)的关系。
- K-近邻算法（KNN）：这是一种基于实例的学习方法，它通过计算新数据点与训练集中数据点的距离，并找出与之最近的K个数据点，然后将新数据点分类到这K个点中出现次数最多的类别。
2. 非监督学习算法包括：
- 聚类算法：如K-均值、层次聚类、DBSCAN等，它们旨在将相似的数据点分组到一起，形成聚类。
- 降维算法：如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，它们通过减少数据的维度来简化数据集的表示，同时尽可能保留原始数据的信息。
3. 强化学习算法包括：
- Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）等，它们是解决马尔可夫决策过程（MDP）的算法，通过试错学习来优化行为策略，以获得最大的累积奖励。