机器学习算法：

监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）、极度梯度提升（XGBoost）、LightGBM、CatBoost。

无监督学习：聚类（如K-means、层次聚类、DBSCAN）、主身分剖析（PCA）、自编码器。

半监督学习：标签传播、天生对抗网络（GANs）。

强化学习：Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）、政策梯度、演员-评论家方法。

深度学习算法：

卷积神经网络（CNN）：用于图像识别、图像天生、***剖析等。

循环神经网络（RNN）：用于序列数据处理，如韶光序列剖析、自然措辞处理。

是非期影象网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）：RNN的变体，用于处理长序列数据。

天生对抗网络（GANs）：用于天生数据，如图像、文本等。

变分自编码器（VAEs）：用于无监督学习，可以天生新的数据样本。

Transformer和自把稳力机制：用于处理序列数据，特殊是在自然措辞处理领域。

传统算法：

专家系统：基于规则的系统，用于仿照专家决策。

模糊逻辑：处理不愿定性和模糊观点的算法。

遗传算法和进化算法：仿照自然选择和遗传过程的优化算法。

集成学习方法：

Bagging：如随机森林，通过随机抽取样本来减少模型的方差。

Boosting：如AdaBoost、XGBoost，通过逐步增强模型的预测能力来提高性能。

降维算法：

主身分剖析（PCA）：通过线性变换将数据投影到低维空间。

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）：用于高维数据的可视化。

聚类算法：

K-means：通过迭代探求K个簇的中央。

层次聚类：构建聚类树来识别簇。

DBSCAN：基于密度的空间聚类运用。

这些算法在不同的运用处景中有着广泛的运用，从数据挖掘、推举系统、图像和语音识别到自然措辞处理等领域。
随着技能的发展，新的算法和模型的不断呈现，进一步推动了人工智能领域的进步。