拥塞控制一直是网络通信领域的重要研究课题，它可以避免因网络拥塞而导致的传输质量严重下降，同时确保网络带宽的高效利用。TCP在互联网的发展过程中，扮演着不可或缺的重要的角色，是实现网络拥塞控制的重要途径。近年来，随着网络环境日趋复杂，传统的拥塞控制算法越来越无法适应复杂多变的网络环境，但是机器学习、深度学习和强化学习的兴起，给拥塞控制提供了新的研究思路。文章分析了目前基于机器学习的几种算法原理，分析其优缺点，并提出未来的研究方向。