机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机模拟人类学习的方式，使计算机能够根据输入数据自动学习和改进性能。在机器学习中，常用的算法模型包括监督学习（分类问题和回归问题算法模型）和无监督学习。

监督学习是指给定一组训练数据和一个目标函数，通过训练过程让模型学会预测未知数据的类别或数值。常见的监督学习算法模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。这些算法模型通过调整参数来优化模型的性能，从而实现对未知数据的预测。

无监督学习是指给定一组数据，没有明确的标签信息，需要通过聚类、降维等方法发现数据中的结构和模式。常见的无监督学习算法模型有K-means、层次聚类、主成分分析（PCA）、自编码器等。这些算法模型通过对数据进行预处理和特征提取，实现对数据的降维和聚类，从而发现数据中的结构和模式。