给我三个有关机器学习的分类算法的例子，并简要解释它们的工作原理。
三个机器学习的分类算法的例子是: 决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。

1. 决策树是一种基于树状结构的分类算法。 它通过将数据集分成不同的节点和分支，使每个决策点选择最优决策路径，最终分类数据。决策树构建过程中，使用信息增益、基尼系数等不同的指标来确定分裂的节点变量。

2. 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的算法，它利用先验概率和观测到的数据来预测某个数据点的分类。朴素贝叶斯算法基于条件独立性假设，即每个特征变量在分类上是独立的。在该算法中，计算每个类别发生的概率，对于新数据，通过比较不同类别的概率进行分类。

3. 支持向量机(SVM) 是一种基于边界的算法。它通过在数据集中找到一个最大的间隔超平面来划分数据，并将数据分为两个类别。SVM寻找最大间隔的方式是将数据投射到高维空间，以便更容易分隔。SVM通过将特征向量映射到高维空间，解决了在低维空间中的非线性分类问题。