请介绍三种机器学习算法，并简要说明它们的适用场景。每种算法的介绍限制在3句话内。请注意，每种算法的介绍后，以*分割形成明显的三段。
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线性回归是一种用于预测连续值输出的监督学习算法，它通过拟合一个线性方程来描述特征与结果之间的关系。适用于房价预测、销售额预测等连续值预测问题。*逻辑回归虽名为回归，实际上是分类算法，用于预测给定输入的离散结果，如二分类问题。它通过Sigmoid函数将线性回归的结果转换为概率值，从而实现分类。适用于垃圾邮件识别、疾病诊断等分类任务。*决策树是一种树形结构的算法，通过一系列的问题节点对数据进行分类，实现决策过程。适用于具有层次结构的分类和回归问题，以及规定了多种条件的预测任务，如客户流失预测、信用风险评估等。
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