常用的機器學習算法有以下幾種：
線性回歸（Linear Regression）：通過線性模型進行回歸分析。
邏輯回歸（Logistic Regression）：通過邏輯函數進行二分類分析。
決策樹（Decision Tree）：通過樹結構進行分類和回歸分析。
隨機森林（Random Forest）：通過多個決策樹組合進行分類和回歸分析。
支持向量機（Support Vector Machine）：通過找到最優超平面進行分類分析。
樸素貝葉斯（Naive Bayes）：通過貝葉斯定理進行分類分析。
K近鄰算法（K-Nearest Neighbors）：通過找到最近的K個鄰居進行分類分析。
K均值聚類（K-Means Clustering）：通過迭代劃分數據點進行聚類分析。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通過降維分析來提取數據的主要特征。
支持向量回歸（Support Vector Regression）：通過找到最優超平面進行回歸分析。
神經網絡（Neural Networks）：通過模擬神經元之間的連接進行分類和回歸分析。
隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model）：通過狀態轉移概率和觀測概率進行序列分析。
集成學習（Ensemble Learning）：通過組合多個學習器進行分類和回歸分析，如Bagging、Boosting等。
以上只是一些常見的機器學習算法，實際上還有很多其他的算法和方法，每個算法都有其適用的場景和特點。選擇合適的算法需要根據具體的問題和數據特征進行綜合考慮。
