列出一些机器学习算法的优缺点。


神经网络
神经网络的优点：
- 能够从复杂的数据中提取特征，可以用于处理非线性问题。
- 可以通过增加隐藏层和神经元的数量来提高模型的性能。
- 可以在未标记的数据上进行学习。

神经网络的缺点：
- 神经网络需要大量的数据来学习，并且需要大量的计算资源。
- 模型的训练往往需要较长的时间。
- 模型可能出现过拟合的问题。
- 神经网络模型缺乏解释性，难以了解模型如何做出决策。