请简要介绍五种常见的机器学习算法，并说明它们适用于哪些问题。
1. 线性回归 (Linear Regression)：适用于预测数值型输出，例如房价、销售额等。
2. 决策树 (Decision Tree)：适用于分类和预测任务，易于理解和解释，常用于数据挖掘和金融分析等领域。
3. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)：适用于分类和回归任务，能够处理高维数据和非线性数据，常用于图像分类和文本分类等领域。
4. 聚类分析 (Cluster Analysis)：适用于无监督学习，将数据分为不同的群组，常用于市场分析和图像分割等领域。
5. 深度学习 (Deep Learning)：适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，能够获得较高的准确率和泛化能力，但需要大量的训练数据和计算资源。