评估以下算法在给定数据集上的性能：决策树、神经网络、支持向量机。


MNIST手写数字数据集
给定MNIST手写数字数据集，三种算法的性能如下：

- 决策树：通常是一个相对简单的算法，可能会受到过拟合的影响。在MNIST数据集上，决策树可能无法获得很高的准确性。
- 神经网络：神经网络可以处理高维空间中的非线性关系，并在图像分类方面表现良好。对于MNIST数据集，使用卷积神经网络（CNN）可以获得非常高的准确性。
- 支持向量机：支持向量机也是处理非线性关系较好的算法，但需要进行参数优化。在MNIST数据集上，支持向量机可以获得较高的准确性，但运算速度可能较慢。