常用的机器学习算法还包括神经网络、K近邻、聚类、随机森林等等。每个算法都有其优缺点和适用场景，需要深入了解每个算法的原理和应用。神经网络适用于处理复杂的非线性问题，聚类适用于无监督学习，随机森林适用于处理具有多个变量的大量数据等等。建议你多阅读相关文献和实践项目，积累对不同算法的经验和理解。
在机器学习中，你知道有哪些常用的算法？
我正在学习机器学习，想了解一些常用的算法。我知道有一些经典的算法，例如线性回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等。但我想知道是否还有其他一些常用的算法？它们的优缺点、适用场景是什么？希望有经验的专家能够给我一些指导，让我能够更深入地理解不同的算法，为未来的机器学习实践打下坚实的基础。
提问时间：2023-06-11 14:52:32
编辑时间：2023-06-11 14:52:34
提问者：
Aquatic_Adventurer
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10回答时间：2023-06-11 14:52:37
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