TensorFlow支持的算法包括但不限于：
神经网络（Neural Networks）：包括深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）等。
决策树（Decision Trees）：包括随机森林（Random Forests）、梯度提升树（Gradient Boosting Trees）等。
支持向量机（Support Vector Machines，SVM）
聚类算法（Clustering）：包括K-means、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。
因子分解机（Factorization Machines）
马尔科夫链（Markov Chains）
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）
时间序列分析（Time Series Analysis）
强化学习（Reinforcement Learning）
图像处理算法（Image Processing Algorithms）
自然语言处理算法（Natural Language Processing Algorithms）
异常检测算法（Anomaly Detection Algorithms）
推荐系统算法（Recommendation Algorithms）
这些算法都可以在TensorFlow中进行实现和应用。TensorFlow提供了丰富的库和工具，使得用户可以方便地构建和训练各种机器学习模型。
