機器學習算法如下：
機器學習(MachineLearning,ML)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。
揭開神秘的機器學習算法：
我們越來越多地看到機器學習算法在實用和可實現的目標上的價值，例如針對數據尋找可用的模式然後進行預測的機器學習算法。通常，這些機器學習算法預測模型用於操作流程以優化決策過程，但同時它們也可以提供關鍵的洞察力和信息來報告戰略決策。
機器學習算法的基本前提是算法訓練，提供特定的輸入數據時預測某壹概率區間內的輸出值。請記住機器學習算法的技巧是歸納而非推斷——與概率相關，並非最終結論。構建這些機器學習算法的過程被稱之為機器學習算法預測建模。
壹旦掌握了這壹機器學習算法模型，有時就可以直接對原始數據機器學習算法進行分析，並在新數據中應用該機器學習算法模型以預測某些重要的信息。模型的輸出可以是機器學習算法分類、機器學習算法可能的結果、機器學習算法隱藏的關系、機器學習算法屬性或者機器學習算法估計值。
機器學習算法技術通常預測的是絕對值，比如標簽、顏色、身份或者質量。比如，某個機器學習算法主題是否屬於我們試圖保留的用戶？用戶會付費購買嗎？用戶會積極響應邀約嗎？
如果我們關心的是機器學習算法估算值或者連續值，機器學習算法預測也可以用數字表示。輸出類型決定了最佳的學習方法，並會影響我們用於判斷模型質量的尺度。