决策树算法：基于规则的分类方法
决策树是机器学习中最为基础和直观的一种分类方法。它通过将数据集分割成多个子集，形成一个类似于人类决策过程的树状结构。每个内部节点表示根据某个特征进行划分，而每个叶子节点表示属于哪一类。在实际应用中，决策树可以用于预测、推荐系统以及文本分类等领域。不过，由于其易见性强，它也容易导致过拟合问题，即模型在训练数据上表现良好但在新数据上的泛化能力不足。
支持向量机算法：基于间隔最大化的二分类方法
支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于解决二元分类问题。它通过寻找一个超平面，使得两个类别之间有最大间隔，从而实现最佳区分。这一算法具有很好的泛化能力和鲁棒性，因为它对噪声点不敏感，并且能够处理线性不可分的问题。但是，这种方法对于高维空间中的数据处理效率较低，而且计算复杂度较高，因此在实际操作中需要选择合适的核函数来降低计算复杂度。
神经网络算法：模仿生物神经系统的人工模型
神经网络是一种受生物体内神经细胞工作原理启发出来的人工模型，它由多层相互连接的节点组成，每个节点代表一个简单的数学运算单元。当输入信号到达该单元时，它会执行指定类型（如加权求和）的运算并输出结果。此外，每个输出都可以作为其他单元的一个输入，从而构建出复杂的情景理解能力。在深度学习时代，随着GPU硬件技术的大幅提升，加上优化后的深度卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等变体，对于图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破，但同时也存在过拟合风险以及参数调优难题。
