二分类问题的算法，它通过对输入特征进行逻辑函数变换来预测样本属于某类别的概率。 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是种基于树形结构的分类算法，它通过递归地划分数据集来构建分类模型。朴素贝叶斯是种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立，从而简化了分类问题的计算。
支持向量机是种二分类算法，它通过找到最优超平面来将不同类别的样本分开。 深度学习：机器学习的个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的学习过程。
深度神经网络是种具有多层非线性变换的神经网络，能够自动 日本电报手机号码列表 地提取输入数据的特征，并逐层抽象出高级别的表示。
经典算法归类： 神经网络：深度学习的核心算法是神经网络，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
前馈神经网络是种最简单的神经网络形式，它通过多层感知器来实现输入到输出的映射。卷积神经网络则是种专门用于处理图像数据的神经网络，它通过卷积层和池化层来提取图像特征。
循环神经网络则是种用于处理序列数据的神经网络，它通过记忆单元来捕捉序列中的时序信息。 强化学习：是种让智能体通过与环境交互来学习策略的技术。
在强化学习中，智能体通过感知环境状态并采取行动来获得奖励或惩罚，并根据这些反馈来调整自己的策略，以最大化累积奖励。
经典算法归类： 值迭代算法：-、等。这些算法通过估计每个状态-动作对的价值来找到最优策略。-是种离策略算法，它使用最大的预期奖励来更新值。