常用的机器学习算法有以下几种：
线性回归（Linear Regression）：通过线性模型进行回归分析。
逻辑回归（Logistic Regression）：通过逻辑函数进行二分类分析。
决策树（Decision Tree）：通过树结构进行分类和回归分析。
随机森林（Random Forest）：通过多个决策树组合进行分类和回归分析。
支持向量机（Support Vector Machine）：通过找到最优超平面进行分类分析。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）：通过贝叶斯定理进行分类分析。
K近邻算法（K-Nearest Neighbors）：通过找到最近的K个邻居进行分类分析。
K均值聚类（K-Means Clustering）：通过迭代划分数据点进行聚类分析。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：通过降维分析来提取数据的主要特征。
支持向量回归（Support Vector Regression）：通过找到最优超平面进行回归分析。
神经网络（Neural Networks）：通过模拟神经元之间的连接进行分类和回归分析。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）：通过状态转移概率和观测概率进行序列分析。
集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个学习器进行分类和回归分析，如Bagging、Boosting等。
以上只是一些常见的机器学习算法，实际上还有很多其他的算法和方法，每个算法都有其适用的场景和特点。选择合适的算法需要根据具体的问题和数据特征进行综合考虑。