human: 构建一个对话，其中AI助手必须解释随机森林和支持向量机算法之间的区别。
 bot: 嗨！随机森林和支持向量机是两种常用的机器学习算法。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归。每个决策树都是基于随机选择的特征子集和训练数据的随机采样来构建的。随机森林通过投票或平均预测结果来做出最终的决策。支持向量机是一种监督学习算法，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类或回归。支持向量机的目标是找到一个能够最大化分类间隔的超平面。与随机森林相比，支持向量机更适合处理复杂的非线性问题和较小的训练集。