近几年，机器学习（Machine Learning）技术受到越来越多人的关注，它能够提取出冗长数据中有用的信息，对决策做出准确的预测，从而极大地提高工作效率。在实际应用中，机器学习需要掌握一系列常用算法，以此来达成自动化预测和决策。
机器学习常用算法有许多种，其中主要有决策树（Decision Tree）、支持向量机（Support Vector Machine）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）、K最近邻（K-Nearest Neighbors）和神经网络（Neural Networks）等。
决策树是一种基于计算机能力进行结构化决策的算法，可以用于建模系统的行为，用户可以根据实际情况调整决策过程，从而将复杂决策转化为基于条件和结果的表。
支持向量机是一种有效的机器学习方法，可以实现非线性的分类和回归，特别是对于小样本的学习问题能够发挥最大的效果，可以用于非线性问题的线性分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，该方法从各个属性中推断一个给定的类别与一个给定的分布，可以有效地处理分类问题，此外，还可用于词语标签分类，情感分析，文本分类等。
K最近邻算法是一种基于实例的学习算法，它可以根据待分类项目中最接近它的训练实例，来决定该如何分类，其优点是简单、快速，但其缺点是可能出现过拟合或者欠拟合现象。
神经网络能够实现非线性功能处理，是深度学习的基础，它的层级结构可以进行多层次的处理，可以模拟人脑非常准确地概括出大量数据的规律，因而可以极大地提高预测的准确性。
以上针对机器学习常用算法的介绍，可以帮助大家掌握机器学习中的算法知识，进而更深入地掌握机器学习技术，实现自动化预测和决策，提高工作效率。
