支持向量机

经典监督学习算法，主要用于分类和回归任务，其核心思想是通过寻找一个最优超平面将不同类别的数据点分开，同时最大化分类间隔，从而提升模型的泛化能力

优化目标：通过拉格朗日乘子法将问题转换为对偶问题，最终通过求解二次规划问题找到最优超平面

GBDT梯度提升决策树

隐马尔科夫模型

条件随机场