机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和统计模型来使计算机系统从数据中学习，而不是通过明确编程来执行任务。机器学习算法可以分为许多不同的类别，每个类别都有其独特的特点和用途。在本文中，我们将介绍机器学习算法的分类以及每个类别的特点和用途。
监督学习是机器学习中最常用的算法之一。在监督学习中，算法使用标记的数据集来训练模型，以便在未来的数据中进行预测。监督学习算法可以分为两个主要类别：分类和回归。
分类算法是监督学习中最常用的算法之一。在分类算法中，算法使用标记的数据集来训练模型，以便在未来的数据中进行预测。分类算法可以分为以下几个子类别：
回归算法是监督学习中的另一种常见算法。在回归算法中，算法使用标记的数据集来训练模型，以便在未来的数据中进行预测。回归算法可以分为以下几个子类别：
无监督学习是机器学习中另一种常见的算法。在无监督学习中，算法使用未标记的数据集来训练模型，以便在未来的数据中进行预测。无监督学习算法可以分为以下几个子类别：
聚类算法是无监督学习中最常用的算法之一。在聚类算法中，算法使用未标记的数据集来将数据分成多个组。聚类算法可以分为以下几个子类别：