近几年来，随着机器学习技术的发展，人们对数据分析的需求越来越多。许多组织和企业开始研究具有表现力的数据。机器学习算法是机器学习的核心，它有助于人们利用给定的数据进行预测和推理。机器学习算法通常被划分为监督学习、无监督学习和半监督学习三大类。其中，监督学习是最常用的机器学习算法，它通过对给定的训练数据根据一定的模型来预测未知数据，常用的有神经网络、决策树和支持向量机等。无监督学习通常用于聚类，它将未加标注的数据分成若干类，用于处理大量无标签的数据，常用的算法有聚类分析。半监督学习的算法则将有限的有标签的数据和大量的无标签的数据相结合，试图提高两者的表现，常用的算法有最大熵模型和算法去稀疏化。
总而言之，常用的机器学习算法有神经网络、决策树与聚类分析，根据类别不同，它们适用于不同的用途。它们是机器学习的基础，不仅为模型的设计和优化提供了理论支撑，还广泛应用于人们的数据分析中，改善企业不断增长的数据处理能力。
