机器学习技术是一种能够让计算机从样本数据中进行学习并自我调整以完成特定任务的方法。它可以被广泛应用在许多领域，如医疗保健、金融、零售、物流等等。其最核心的算法包括以下内容：
1. 线性回归（Linear Regression） 线性回归模型是基于最小二乘法的一种预测模型，用于预测数值变量的取值。其目的是确定一个线性方程，将输入变量与输出变量之间的关系表示为一条直线。该算法通常用于分析两个连续变量之间的关系，例如房价和居住面积之间的关系。
2. 逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，用于预测输出变量的类别。其目的是建立一个数学模型，该模型可以对新的数据进行分类，然后将该数据分为不同的类别。逻辑回归通常用于预测二元变量，例如判断某个人是否有患某种疾病的风险。
3. 决策树（Decision Tree） 决策树是一种基于树形结构的分类算法，其中每个节点表示一个特征或属性，每个边表示一个可能的决策结果。通过沿着树向下遍历，算法可以根据输入变量的值来确定输出变量。决策树算法非常适合在数据集中存在多个特征时进行分类和预测。
4. 随机森林（Random Forest） 随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，旨在提高决策树的预测能力并降低过度拟合的风险。它通过建立多个决策树并将它们组合成一个综合的模型来实现此目的。随机森林通常用于分类和回归问题。
5. 支持向量机（Support Vector Machine） 支持向量机是一种常见的监督学习算法，用于在给定的数据集上进行分类。它的主要思想是寻找一个超平面，该超平面可以有效地将样本数据分为两个分离的类别。支持向量机通常用于处理二元分类问题，但也可以用于多类别分类问题。
6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors） K近邻算法是一种基于距离测量的分类算法，它的核心思想是找到最接近新数据点的K个最近邻居，并将其标记为该数据点的类别。这种算法通常适用于样本数据集较小且不存在明显的特定结构的情况下。
7. 神经网络（Neural Networks） 神经网络是一种模仿自然神经元网络的学习算法，由多个层次组成。每个层包含许多神经元，它们通过学习和调整权重来完成任务。神经网络广泛应用于识别模式和图片、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域。
以上是机器学习技术中的主要算法。此外，还有很多其他的算法可以被用于解决各种问题，例如聚类算法、半监督学习算法、强化学习算法等等。在选择算法时，应该根据具体的问题和数据集选择最适合的算法并进行调优。