Jedním z příkladů algoritmu strojového učení je rozhodovací strom. Tento algoritmus funguje tím, že rozděluje data do různých skupin na základě různých atributů. Začíná s celým datovým souborem a postupně ho rozděluje na menší a menší skupiny na základě různých rozhodovacích pravidel. Cílem je vytvořit stromovou strukturu, která dokáže co nejlépe klasifikovat data do správných kategorií. Tento strom pak může být použit k predikci kategorie nových dat na základě jejich atributů.
Jedním z populárních příkladů algoritmu strojového učení je Metoda podpůrných vektorů (SVM). Jedná se o algoritmus učení s učitelem používaný pro klasifikační i regresní úlohy. Pracuje tím, že data jsou zobrazena jako body v n-dimenzionálním prostoru, oddělené rozhodovací hranicí nebo hyperrovinou v prostoru. Algoritmus využívá maximálních mezer, které jsou nakresleny co nejdál od datových bodů obou tříd. Tyto mezery pomáhají s vytvořením nejoptimálnější rozhodovací hyperroviny. Algoritmus pak upravuje rozhodovací hyperrovinu s ohledem na chyby v klasifikační úloze a přizpůsobuje hyperrovinu podle toho.

Nakonec Metoda podpůrných vektorů může provést klasifikační úlohu s optimální rozhodovací hyperrovinou a předpovídat třídu datových bodů.