学习器是指 用于从数据中提取模式和知识的算法或模型。它们在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域中扮演着重要角色。常见的学习器包括：

决策树：

一种常用且直观的算法，通过一系列的二分测试将数据集分割成更小的子集，直到每个子集属于同一类或无法进一步分割。决策树易于理解和解释，并且能够处理数值和分类数据。

神经网络：

模拟人脑神经元网络结构，通过多层节点（或称“神经元”）之间的连接进行学习和预测。神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。

支持向量机（SVM）：

一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM通过找到不同类别数据点之间的最佳边界来进行分类。

朴素贝叶斯分类器：

基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征之间相互独立。朴素贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。

此外，学习器还可以指 电子教育器材，如学习机，这类设备通常用于辅助学习，包括语言学习机、百科词典机等。

根据具体应用场景和需求，可以选择合适的学习器来进行数据分析和知识提取。