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领域有着广泛的应用。常见的学习器包括：

决策树：

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，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”）之间的连接进行计算。神经网络能够学习和识别复杂的模式，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

支持向量机（SVM）：

通过找到一个超平面，将不同类别的数据分开。SVM在高维空间中表现良好，尤其适用于数据量较小且特征较多的情况。

朴素贝叶斯分类器：

基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。朴素贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件过滤等场景中表现出色。

反向传播人工神经网络：

一种改进的神经网络算法，通过反向传播机制调整网络权重，以最小化预测误差。反向传播算法是许多神经网络训练的基础。

这些学习器各有优缺点，适用于不同的应用场景。选择合适的学习器通常需要根据具体问题的性质、数据特点以及性能需求来进行评估和选择。