SVM在處理非線性問題時具有額外的優勢。通過使用核函數，SVM可以將低維特徵空間中的非線性數據映射到高維空間中，使其在高維空間中呈現線性可分的特性。這使得SVM能夠處理複雜的分類問題，例如圖像識別和自然語言處理。

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種強大的機器學習算法，主要用於分類和回歸問題。它的核心思想是在特徵空間中找到一個最優的超平面，能夠將不同類別的樣本點有效地分開。

非監督式學習在多個領域中具有廣泛的應用，在數據分析和探索方面，聚類方法可以幫助識別數據中的不同類別和群組，進一步揭示數據的結構和特徵，在圖像生成和合成方面，生成對抗網絡被廣泛應用於生成逼真的圖像、視頻和音頻等內容，非監督式學習還可以應用於推薦系統、自然語言處理、遺傳學和醫學影像等

決策樹的特點和優勢使其成為機器學習中重要的工具能夠解釋模型的過程、處理多種類型特徵、適應不平衡數據集、不需要特徵縮放以及具有非參數化的靈活性，這些特點使決策樹在各種領域和應用中得到廣泛的應用和研究