机器学习常用的算法包括：
1.监督学习算法(Supervised Learning Algorithms)：包括线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Tree)、支持向量机(Support Vector Machines)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、神经网络(Neural Networks)等。
2.非监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithms)：包括K均值聚类(K-Means Clustering)、层次聚类(Hierarchical Clustering)、主成分分析(Principal Component Analysis)、独立成分分析(Independent Component Analysis)等。
3.半监督学习算法(Semi-Supervised Learning Algorithms)：是介于监督学习和非监督学习之间的一种学习方式。
4.强化学习算法(Reinforcement Learning Algorithms)：包括Q学习(Q-Learning)、蒙特卡洛(Monte Carlo)等。
5.深度学习算法(Deep Learning Algorithms)：包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network)、循环神经网络(Recurrent Neural Network)等。
在这些算法中，监督学习和非监督学习是机器学习中最常见的两种学习方式，深度学习则是近年来兴起的热门算法。