给出一些常见的机器学习算法及其应用领域。
1.线性回归：用于预测连续变量，如商品价格、股票价格等。

2.逻辑回归：用于分类问题，如垃圾邮件识别等。

3.支持向量机：用于分类与回归问题，常用于图像识别、自然语言处理等方面。

4.决策树：主要用于分类和预测问题，如信用评级、流失预测等。

5.随机森林：用于分类和预测问题，可以用于广泛的应用领域，如医疗、金融等。

6.深度学习：用于图像和自然语言处理，如人脸识别、机器翻译等。

7.聚类：将数据分组成相似的组，如市场分割、客户分析等。

8.神经网络：在分类、回归领域有广泛应用，如语音识别、图像处理等。