机器学习的常见算法有()。A. 线性回归B. 深度学习C. 神经网络D. 逻辑回归

本题考查机器学习常见算法的相关知识。解题思路是需要对每个选项所涉及的内容进行分析，判断其是否属于机器学习的常见算法。

• 选项A：线性回归
  线性回归是一种基本的机器学习算法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。其数学模型可以表示为 $y = \theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\cdots+\theta_nx_n$，其中 $y$ 是因变量，$x_1,x_2,\cdots,x_n$ 是自变量，$\theta_0,\theta_1,\cdots,\theta_n$ 是待求解的参数。通过最小化预测值与真实值之间的误差（如均方误差）来确定这些参数，所以线性回归是机器学习的常见算法。
• 选项B：深度学习
  深度学习是机器学习的一个分支领域，它并不是一种具体的算法，而是基于人工神经网络的一系列技术和方法的集合。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。所以深度学习不属于具体的机器学习常见算法。
• 选项C：神经网络
  神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，由大量的神经元组成。它可以通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式和规律，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，是机器学习中非常重要且常见的算法。
• 选项D：逻辑回归
  逻辑回归虽然名字中带有“回归”，但它实际上是一种用于分类的机器学习算法。它通过逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性回归的输出映射到 $(0,1)$ 区间，从而实现对二分类问题的预测。其数学表达式为 $P(Y = 1|X)=\frac{1}{1 + e^{-(\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\cdots+\theta_nx_n)}}$，所以逻辑回归是机器学习的常见算法。