给出一个常见的机器学习算法，并简要概述其工作原理。
随机森林（Random Forest），是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，它由多个决策树（Decision Tree）组成而成。随机森林的工作原理是，对于给定的数据集，随机森林会创建一定数量的决策树，每个决策树会基于随机选取的样本和特征进行生长。在分类问题中，随机森林通过投票法（Voting）来决定最终的分类结果；在回归问题中，随机森林通过平均法（Averaging）来预测最终的数值结果。随机森林不容易出现过拟合问题，对于高维数据和非线性问题有较好的表现。