机器学习中常用的算法有哪些？

机器学习中常用的算法可以大致分为三大类：监督学习算法、无监督学习算法和半监督学习算法。

监督学习算法

监督学习算法是指在给定数据集的情况下，通过构建一个预测模型来预测新的未知数据集。监督学习算法可以分为以下几类：

K最近邻算法（KNN）

KNN算法是一种基于实例的学习方式，是最简单的分类算法之一。该算法的思想是在训练集中寻找一定数量的最大相似性数据点，然后利用它们来预测新数据的标签。

决策树（CART）

决策树(CART)算法是一种基于树的算法，它将数据分解成一系列类似于树的结构。每个内部节点表示一个测试，每个叶节点表示一个类别。它的优点是容易理解和实现，可以表达任何类型的离散或连续类型的数据。

无监督学习算法

无监督学习算法是指在没有标签或分类的情况下，通过对数据的聚类或密度估计来提取数据的特征。无监督学习算法可以分为以下两类：

K-Means算法

K-Means算法是一种常见的聚类算法。它将数据点分为k个类，每个数据点都被赋予了一个类。K-Means可以被用来监督学习中的分类，同时也可以作为无监督学习的聚类器。

主成分分析算法（PCA）

PCA算法是一种非参数化的数据降维技术，它将高维数据降至低维度表示，保留最多数据的方差。它可以用于分类、聚类、探索性数据分析等诸多领域。

半监督学习算法

半监督学习算法是一种介于监督学习和无监督学习之间的算法。半监督学习算法可以利用少量的已标记数据和大量未标记数据进行学习。

自动编码器算法

自动编码器算法通过降维的方式探索隐藏在数据内部的特征，将其转化成少量的特征表示。自动编码器算法具有多种实现形式，如卷积自动编码器(Convolutional Autoencoder)、循环神经网络自动编码器(Recurrent Neural Networks Autoencoder)等。

联合信息传递算法（Co-training）

Co-training算法是一种基于迭代的半监督学习算法。该算法通过构建两个或多个模型，利用已标记数据训练这些模型，并使用它们对未标记数据进行预测。然后使用这个预测结果来增加已标记数据的数量，最终提高模型的分类性能。

以上就是机器学习中常用的算法，这些算法广泛应用于各种问题的分类、聚类、回归等领域。