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在数据挖掘中，比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、（）、决策树、神经网络等

比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络

目标客户预测模型是基于真实业务场景产生的数据而进行的预测模型搭建，其中涉及的主要数据挖掘技术包括逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。

传统的机器学习算法有:线性回归模型、Logistics回归模型、K-临近算法、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算法、概率图模型等。

如果在数据挖掘项目中不使用常见的如神经网络、决策树或新近流行的某种模型，不属于数据挖掘。