生成一组关于机器学习算法的简介。
算法1: k近邻算法。
算法2: 决策树算法。
算法3: 支持向量机算法。
算法1: k近邻算法是一种分类和回归技术，基于相似性度量在特征空间中找到k个最近邻居的方法。

算法2: 决策树算法将一组观察结果映射到它们的相应决策或预测，通过在树上不断选择特征和分裂点，以最小化信息增益或增益率，以产生一个合适的决策树。

算法3: 支持向量机是一种监督学习算法，旨在找到最优的超平面或决策边界，以最大程度地分隔两个类别，通过使用核函数对非线性问题进行扩展。