파라미터 함수 들 또는 예측 모델 들 을 생성 하 고 업데이트 하 는 데 사용 될 수 있 는 기계 학습 알고리즘 들 의 일부 비 - 제한 적 인 예시 들 은 , 회귀 알고리즘 ( 예 를 들 어 , 보통 최소 자승 회귀 ( Ordinary Least Squares Regression ) 과 같 은 ) , 인 스턴스 - 기반 알고리즘 들 ( instance - based algorithms ) ( 예 를 들 어 , 학습 벡터 양자 화 ( Learning Vector Quantization ) 와 같 은 ) , 의사 결정 트리 알고리즘 들 ( decision tree algorithms ) ( 예 를 들 어 , 분류 및 회귀 트리 들 ) , 베이지안 알고리즘 들 ( Bayesian algorithms ) ( 예 를 들 어 , 나이브 베이즈 ( Naive Bayes ) 와 같 은 ) , 클러스터 링 알고리즘 들 ( clustering algorithms ) ( 예 를 들 어 , k - 평균 클러스터 링 ( k - means clustering ) 과 같 은 ) , 연관 규칙 학습 알고리즘 들 ( association rulelearning algorithms ) ( 예 를 들 어 , 선험 적 알고리즘 들 ( Apriori algorithms ) 과 같 은 ) , 인공 신경망 알고리즘 들 ( artificial neural network algorithms ) ( 예 를 들 어 , 퍼셉트론 ( Perceptron ) 과 같 은 ) , 깊이 학습 알고리즘 들 ( deep learning algorithms ) ( 예 를 들 어 , 깊이 볼츠만 기계 ( Deep Boltzmann Machine ) 와 같 은 ) , 차원 성 감소 알고리즘 들 ( dimensionality reduction algorithms ) ( 예 를 들 어 , 주성분 분석 ( Principal Component Analysis ) ) , 앙상블 알고리즘 들 ( ensemble algorithms ) ( 예 를 들 어 , 스택 일반 화 ( Stacked Generalization ) 와 같 은 ) , 및 / 또는 다른 기계 학습 알고리즘 들 을 포함 하 는 , 감독 및 비 - 감독 기계 학습 알고리즘 들 ( supervisedand non - supervised machine learning algorithms ) 을 포함 할 수 있 다 .