计算机学习算法是指 计算机通过数据学习并做出预测或决策的方法。这些算法基于统计学和数学模型，可以从大量数据中提取有用的信息，并通过训练过程不断改进自身的性能。机器学习算法主要分为四大类：
监督学习：
在训练过程中，算法接收带有标签的数据，学习如何将输入映射到输出。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。
无监督学习：
算法在没有标签的情况下，从数据中学习潜在的结构或分布。常见的无监督学习算法包括高斯混合模型、K-means聚类和最大期望算法等。
半监督学习：
算法在部分数据带有标签，部分数据没有标签的情况下进行学习。这种方法结合了监督学习和无监督学习的特点，能更充分地利用有限的数据资源。
强化学习：
算法通过与环境的交互，在每一步行动中根据获得的反馈而调整自身的行为策略，以最大化累积奖励。强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域有广泛应用。
这些算法在人工智能、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等多个领域发挥着重要作用，帮助计算机系统从数据中自动学习和提取知识，从而提高任务执行的效率和准确性。