机器学习中常见的分类算法有很多，以下是其中一些常见的分类算法：

1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算样本的后验概率来进行分类。它在文本分类和垃圾邮件过滤等任务中应用广泛。

2. 决策树（Decision Tree）：通过构建一棵树状结构来进行分类。每个节点表示一个特征，每个分支表示一个特征取值，叶子节点表示一个分类结果。决策树易于理解和解释，但容易过拟合。

3. 随机森林（Random Forest）：是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行投票来进行分类。随机森林可以减少过拟合的风险，并且在处理大型数据集时具有较高的效率。

4. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：通过将样本映射到高维空间中，找到能够最大化类别间间隔的超平面来进行分类。SVM在处理高维数据和非线性问题时表现较好。

5. 最近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）：根据样本之间的距离来进行分类。KNN选择距离最近的k个样本作为邻居，并根据邻居的类别进行投票决定样本的分类。

6. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于解决二分类问题，通过将样本映射到一个概率空间中，并使用逻辑函数（如sigmoid函数）来进行分类。

7. 神经网络（Neural Network）：通过模拟人脑神经元之间的连接来进行分类。神经网络具有强大的拟合能力，但需要大量的数据和计算资源。

8. 梯度提升树（Gradient Boosting Tree）：是一种集成学习方法，通过迭代地训练多个弱分类器，并根据前一轮的预测结果来调整样本权重，从而逐步提升分类性能。

9. 集成学习（Ensemble Learning）：通过结合多个分类器的预测结果来进行分类。常见的集成学习方法包括投票法、平均法和堆叠法等。

10. 聚类算法（Clustering）：用于将数据集划分为不同的类别，而不需要预先知道类别标签。常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类和DBSCAN等。

11. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）：用于建模时序数据，通过观测序列推断隐藏状态序列。HMM在语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。

12. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：用于降低数据维度，通过线性变换将原始特征投影到新的低维空间中。PCA可以用于数据可视化和去除冗余特征。

13. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：用于建模数据的概率分布，通过多个高斯分布的线性组合来逼近数据分布。GMM在图像分割和异常检测等任务中常被使用。

14. 马尔可夫链（Markov Chain）：用于建模具有状态转移特性的序列数据。马尔可夫链假设当前状态只与前一个状态有关，通过状态转移概率矩阵来进行分类。

15. 条件随机场（Conditional Random Field，CRF）：用于序列标注任务，通过建立特征函数和标记之间的条件概率分布来进行分类。CRF在自然语言处理和计算机视觉等领域有广泛应用。

以上是机器学习中常见的一些分类算法，每个算法都有自己的特点和适用场景。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和任务需求选择合适的算法进行分类。