本文概述了机器学习中的主要问题类型及其对应的算法。分类问题、回归问题和聚类问题分别适用于决策树、线性回归和K-means等算法。神经网络作为一种强大的工具，能够处理各种复杂问题，并支持深度学习、集成学习等高级技术。文章还详细介绍了神经网络的原理、训练方法，以及如何利用Keras实现神经网络，并监控和可视化训练过程。这些内容为理解和应用神经网络提供了全面的指导。

​​聚类算法的核心是相似度的计算。根据相似度计算方法的不同，可归类为基于距离、基于密度、基于层次、基于网格、基于模型等多种聚类方法。

磁链（Magnetic Flux Linkage）是电磁学中的重要概念，用于描述磁场与电路之间的相互作用。磁链是指通过一个闭合回路的磁通量与该回路匝数的乘积，表示磁场与电路之间的耦合程度。其数学表达式为：Ψ=N⋅Φ其中：Ψ 为磁链（单位：韦伯，Wb）；N 为线圈的匝数；Φ 为通过单匝线圈的磁通量（单位：韦伯，Wb）。