应用：
垃圾邮件检测：识别电子邮件是否为垃圾邮件。比手动过滤更准确，减少错误标记的电子邮件。
疾病诊断：将患者状况分类为“有病”或“无病”。通过检测细微模式提高准确度。支持早期干预和更好的患者治疗效果。
信用风险评估：确定贷款违约的可能性。提供一致的、数据驱动的评估，以减少偏见并做出更公平的贷款决策。
决策树
决策树是一种强大的工具，它允许机器学习算法将数据集拆分为分支。每个分支都是一个决策点，决策树会在此将规则应用于输入变量。决策树上的最终节点提供预测或分类。它们简单易懂，适用于许多应用。
应用：
具有清晰的决策路径来识别可疑交易。
分类数据处理：用于客户细分，根据购以色列赌博数据买行为对个人进行分组，以进行有针对性的营销。
识别隐藏的模式：用于营销活动分析，以揭示趋势并提高参与率。
支持向量机（SVM）
支持向量机是一种对数据进行分类的机器学习算法。它们使用超平面在类别之间创建清晰的边界，最大化类别之间的差距。SVM 可以使用将数据映射到更高维度的核函数来处理复杂的非线性问题。它们用途广泛，可用于医疗保健、技术和金融领域。
应用：
文本分类：支持向量机可以将电子邮件分类为个人、促销或工作相关。它们减少了手动分类并改善了大规模通信系统中的工作流程。
图像识别：这些机器可以区分汽车和自行车。它们提高了汽车和零售等行业的自动化程度，减少了手动图像标记。
情绪分析：这些监督学习算法将评论中的文本分为正面或负面。它们为企业提供洞察力，以提高客户满意度和产品供应。
神经网络
神经网络的灵感来自人脑，它由多层相互连接的节点（人工神经元）组成。每个节点处理输入数据并将其传递，网络学习复杂的模式和关系。这些机器学习算法可以处理大型数据集并在数据点集中找到模式。