以下是20个广泛使用的机器学习算法，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多个领域：

1. 线性回归 - 用于预测连续目标变量的值。
2. 逻辑回归 - 用于解决二分类问题，也可扩展到多分类问题。
3. 朴素贝叶斯 - 基于概率的分类算法，假设特征间相互独立。
4. K近邻算法 (K-NN) - 根据最近邻居的类别来预测未知样本的类别。
5. 决策树 - 通过递归地划分数据集构建决策模型。
6. 支持向量机 (SVM) - 寻找最大化各类别间隔的超平面进行分类。
7. 随机森林 - 集成学习方法，通过构建多个决策树并综合其结果。
8. 梯度提升机 (GBM, GBDT) - 另一种集成方法，逐步构建决策树并优化残差。
9. 神经网络 (MLP) - 多层感知器，可以学习复杂的数据表示。
10. 卷积神经网络 (CNN) - 特别适合处理图像和序列数据。
11. 循环神经网络 (RNN) - 适用于序列数据，如时间序列和自然语言。
12. 长短时记忆网络 (LSTM) - RNN的一种变体，解决长期依赖问题。
13. Transformer - 强大的注意力机制模型，常用于NLP任务。
14. 主成分分析 (PCA) - 降维技术，用于数据可视化和预处理。
15. K-Means - 最流行的无监督聚类算法。
16. 层次聚类 - 通过创建树状结构来进行聚类。
17. DBSCAN - 基于密度的聚类算法，无需预先指定聚类数量。
18. 谱聚类 - 利用图论中的拉普拉斯矩阵进行聚类。
19. 强化学习 (Q-Learning, DQN, Policy Gradients) - 通过试错学习策略以获得最大累积奖励。
20. 自编码器 (Autoencoder) - 无监督学习，用于数据编码和解码，可用于降维和生成模型。

这些算法各有特色，适用于不同的应用场景和数据类型，选择合适的算法取决于具体问题的需求、数据特性及计算资源。