​​算法是解决问题的具体步骤和方法，而数学模型是问题的抽象化表示，两者在机器学习中紧密相连但扮演不同角色。​​

算法是一组明确的操作规则，用于执行特定任务或解决特定问题，如梯度下降用于优化模型参数，KNN用于分类和回归。模型则是通过算法在数据中学习得到的结果，体现输入与输出的关系，如线性回归模型通过直线拟合数据，神经网络模型通过多层结构捕捉复杂特征。算法是动态过程，模型是静态结果；算法指导模型训练，模型直接用于预测或决策；同一算法可训练不同模型，模型性能受算法影响。

算法与模型相辅相成。建模需依赖算法实现参数求解与优化，如神经网络的反向传播依赖梯度下降更新权重；而算法设计需基于对问题的抽象建模，如Dijkstra算法基于图结构建模。两者的协作关系在机器学习中尤为突出，例如支持向量机的建模需SMO算法优化，强化学习中的马尔可夫决策过程需Q-learning算法实现。

掌握算法与模型的区别与联系对机器学习至关重要。选择适合的算法能提升模型性能，而理解模型的适用场景可优化算法设计。实际应用中需结合具体问题灵活选择，例如处理高维数据时倾向核技巧或降维算法，非线性问题则需非线性模型与相应优化算法配合。