常見的機器學習算法介紹如下：
常見的機器學習算法包含線性回歸、Logistic回歸、線性判別分析。
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的算法之壹。Logistic回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另壹種技術。它是二分類問題的首選方法。機器學習是壹門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
使用計算機學習算法的註意事項
1、數據質量和準備：機器學習算法的效果很大程度上依賴於輸入數據的質量。確保數據集的準確性、完整性和壹致性，並處理缺失值、異常值和噪音等問題。
2、特征選擇和工程：選擇合適的特征對於算法的效果至關重要。進行特征選擇和工程，可以提取出更有信息量的特征，提高算法的準確性和泛化能力。
3、模型選擇和調參：根據問題的性質選擇合適的機器學習模型，並進行參數調優。使用交叉驗證等技術來評估不同模型的性能，並選擇最佳的模型和參數組合。
4、數據集劃分：將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用於模型的訓練、調優和評估。確保在劃分數據集時保持樣本分布的壹致性，避免過擬合或欠擬合問題。