AI搭建平台通常支持的机器学习算法包括：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯。线性回归是一种用于预测数值型变量的算法，逻辑回归则常用于分类问题，可以预测一个样本属于某个类别的概率。决策树是一种树形结构的分类器，通过对数据集进行递归地划分来做出预测。而随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树进行集成预测，通常具有更好的泛化能力。支持向量机是一种二分类模型，通过在高维空间中找到最优超平面来进行分类。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法，常用于文本分类等问题。
AI搭建平台还通常支持聚类算法，如K均值、层次聚类和密度聚类。K均值是一种迭代的聚类算法，将样本分为K个聚类，每个样本属于距其最近的聚类中心。层次聚类将数据集划分为树状结构，可以根据需要选择不同层次的聚类。密度聚类则是根据样本点的密度来划分聚类，可以发现任意形状的聚类。
此外，AI搭建平台还支持降维算法，如主成分分析（PCA）和 t-SNE。PCA是一种常用的无监督线性降维算法，通过找出数据中的主要特征向量来减少数据的维度。t-SNE是一种非线性降维算法，可以在可视化时保留数据的局部结构。这些降维算法可以帮助我们理解数据的结构，减少特征的维度，加快模型的训练速度。
另外，AI搭建平台通常还支持集成学习算法，如AdaBoost、Gradient Boosting和XGBoost。集成学习通过结合多个基学习器的预测结果来提高模型的泛化能力。AdaBoost是一种迭代的集成方法，通过调整弱分类器的权重来训练一个强分类器。Gradient Boosting则是一种通过拟合前一次的残差来训练下一颗树的集成方法。XGBoost是一种高效的梯度提升决策树算法，结合了速度和准确性，常用于比赛和工业应用中。
在实际应用中，AI搭建平台通常还支持深度学习算法，如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。神经网络是一种模仿人脑神经元之间连接方式的模型，可以用于图像识别、自然语言处理等任务。卷积神经网络在图像处理领域表现出色，通过卷积层和池化层提取特征。循环神经网络则适用于序列数据，可以处理时间序列数据、自然语言生成等任务。这些深度学习算法在各个领域取得了显著的成就，是AI应用中的重要