Lista de modelos de Machine Learning com suas respectivas aplicações

É bom lembrar-se de que cada problema é único e pode exigir mais de um modelo de Machine Learning para obter resultados satisfatórios. Além disso, a escolha final de modelo depende do tamanho e natureza dos dados e das expectativas de desempenho, mas aqui segue uma lista de modelos e suas respectivas aplicações

• Regressão Linear: Problemas de previsão numérica, como prever o preço de uma casa com base em suas características.
• Regressão Logística: Problemas de classificação binária, como prever se um cliente será inadimplente.
• Árvore de Decisão: Problemas de classificação e tomada de decisão, como determinar se um paciente tem uma determinada doença com base em sintomas.
• Random Forest: Problemas de classificação e regressão, como prever a satisfação de um cliente com base em características de produto e serviço.
• SVM (Support Vector Machine): Problemas de classificação, especialmente para dados com muitas características e poucas amostras.
• Naive Bayes: Problemas de classificação, especialmente para dados de texto, como classificar e-mails como spam ou não spam.
• K-Nearest Neighbors (KNN): Problemas de classificação e regressão, como prever o tipo de flor com base em características físicas.
• Redes Neurais: Problemas de classificação, regressão e processamento de linguagem natural, como tradução automática ou análise de sentimento em textos.
• Gradient Boosting: Problemas de classificação e regressão, como prever a quantidade de chuva com base em características meteorológicas.

Você faz uso de algum desses modelos, tem outro modelo para indicar? Comente!