简述常见的机器学习分类算法？

机器学习中的分类算法可以分为以下几类：

1. 决策树：决策树是一种基于树结构的分类算法，它将输入的数据分解成较小的、可解释的部分，最终形成一棵树形结构，树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，叶子节点代表预测结果。

2. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各特征之间相互独立，因此可以根据每个特征的先验概率和条件概率来计算后验概率，从而进行分类预测。

3. K近邻：K近邻是一种基于距离度量的分类算法，它根据数据点之间的距离来判断它们是否属于同一类别，通常采用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算距离。

4. 支持向量机（SVM）：SVM是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过将数据映射到高维空间来寻找一个超平面，使得数据点在空间中的距离最大化，从而实现分类。

5. 神经网络：神经网络是一种基于多层神经元的分类算法，它通过反向传播算法来不断调整网络中的权重和偏差，从而使得网络能够对输入数据进行分类预测。

这些分类算法在不同的场景下有不同的应用，选择适合的算法可以提高分类预测的准确性和效率。