简单阐述下决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点？

正则化算法（Regularization Algorithms）
集成算法（Ensemble Algorithms）

决策树算法（Decision Tree Algorithm）
回归（Regression）
人工神经网络（Artificial Neural Network）
深度学习（Deep Learning）
支持向量机（Support Vector Machine）
降维算法（Dimensionality Reduction Algorithms）

聚类算法（Clustering Algorithms）
基于实例的算法（Instance-based Algorithms）
贝叶斯算法（Bayesian Algorithms）
关联规则学习算法（Association Rule Learning Algorithms）
图模型（Graphical Models）

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解析：
一、正则化算法（Regularization Algorithms）

它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。

例子：
岭回归（Ridge Regression）
最小绝对收缩与选择算子（LASSO）
GLASSO
弹性网络（Elastic Net）
最小角回归（Least-Angle Regression）

优点：
其惩罚会减少过拟合