请从下列选项中选择并解释常用的机器学习算法：决策树、支持向量机、神经网络。
常用的机器学习算法包括：

1. 决策树（Decision Tree）是一种基于树形结构的分类器，通过建立一系列决策规则进行分类。决策树的结构可以直观地表示出决策过程，并且易于解释。

2. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种模式识别和回归分析的方法，它基于样本的特征向量进行分类。SVM可以在高维空间中构建超平面，将不同类别的样本分开，且较为灵活，并且可以通过核函数扩展到非线性问题。

3. 神经网络（Neural Network）是由神经元组成的一种模型，可用于分类和回归等任务。它的特点是具有非线性映射能力、适应性强、不需要特征工程等优点，在图像处理，语音识别，自然语言处理等领域有很好的应用。