Python中用于数据分析和预测的模型有很多种，以下是一些常见的模型：
支持向量机（SVM）
SVM是一种强大的预测模型，可以用于回归、预测、分类等任务。
逻辑回归
逻辑回归是一种广义线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
朴素贝叶斯
基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的二分类算法，用于分类任务。
神经网络模型
用于处理复杂的非线性关系，适用于人口预测、病毒蔓延预测等。
优化模型
包括规划模型（如目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）等。
图论模型
用于解决图结构相关的问题。
排队论模型
用于分析和优化排队系统。
现代优化算法
如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法等。
Python还提供了许多库来支持这些模型，例如`scikit-learn`、`TensorFlow`、`Keras`、`PyTorch`等。这些库提供了丰富的工具和函数，使得在Python中实现和应用这些模型变得相对简单。
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