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根据您提供的标题和要求，我为您生成了一个工业领域的解决方案。请注意，由于您提供的链接无法直接访问，我无法直接参考链接中的内容。因此，我将根据标题内容和我的专业知识为您提供一个解决方案。

解决方案：
在工业领域，机器学习算法被广泛应用于各种任务，从预测和优化到异常检测和质量控制。了解常用的十类机器学习算法对于工业应用非常重要。下面是一览机器学习常用的十类算法：

1. 线性回归算法：线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的算法。它可以用于预测连续型变量的值，例如销售额或产量。

2. 逻辑回归算法：逻辑回归是一种用于建立分类模型的算法。它可以用于预测二元变量的值，例如产品合格与否。

3. 决策树算法：决策树是一种基于树状结构的分类算法。它通过一系列的判断条件来对数据进行分类，适用于复杂的分类问题。

4. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来提高预测准确性。它在工业领域中广泛应用于预测和分类任务。

5. 支持向量机算法：支持向量机是一种用于分类和回归的算法。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。

6. K近邻算法：K近邻是一种基于实例的学习算法。它通过比较新样本与训练样本的相似性来进行分类或回归。

7. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。

8. 神经网络算法：神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。它可以用于解决复杂的非线性问题，例如图像识别和语音识别。

9. 聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，用于将数据分成不同的组或簇。它在工业领域中常用于市场细分和异常检测。

10. 强化学习算法：强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的算法。它在工业领域中常用于优化问题，例如自动控制和资源分配。

以上是工业领域常用的十类机器学习算法。根据具体的问题和数据特点，选择合适的算法可以提高工业应用的效果和效率。