机器学习算法主要包括以下几种：
监督学习算法：使用带有标签的训练数据，通过训练模型来预测输出结果。其中包括分类和回归两种方法。常见的监督学习算法有：KNN、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
无监督学习算法：使用不带有标签的训练数据，通过训练模型来发现数据之间的关系和规律。其中包括聚类和降维两种方法。常见的无监督学习算法有：K-Means、层次聚类、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。
半监督学习算法：同时使用带有标签和不带有标签的训练数据，通过训练模型来预测输出结果。常见的半监督学习算法有：标签传播、半监督支持向量机、半监督聚类等。
强化学习算法：利用奖励信号来指导学习，通过与环境的交互学习最优策略。常见的强化学习算法有：Q-Learning、SARSA、Actor-Critic等。
除此之外，还有深度学习算法，它是一种特殊的神经网络，可以通过多层次的非线性变换来学习数据的表示。常见的深度学习算法有：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）等。