比较两种不同的机器学习算法（比如支持向量机和决策树），并描述它们在解决特定问题时的优缺点。
请比较支持向量机和决策树这两种机器学习算法，特别是它们在解决二元分类问题方面的表现。
支持向量机和决策树是两种不同的机器学习算法，都可用于解决二元分类问题。

支持向量机（SVM）是一种基于监督学习的算法，其目标是通过找到最大的间隔（margin）将两个类别分开。SVM对于高维度数据和复杂数据集的分类效果很好，但可能需要大量的计算资源。 SVM 还可以使用核函数来处理非线性可分的数据。

决策树（Decision Tree）是一种基于树状结构的分类器，它可以自动创建决策树来表示所有可能的决策。决策树对于小型数据集和具有可解释性的模型大有作用。但是，决策树容易出现过度拟合的问题，这意味着它在处理噪声数据和复杂数据集时可能表现不佳。

因此，当数据集较小、分类规则比较简单易理解时，适合采用决策树算法。而如果数据集非常大或者数据的分布不是很清晰时，SVM更适合。