1、決策樹和隨機森林：適用於分類問題，根據輸入變量來預測輸出類別，可以用於員工績效評估、招聘候選人篩選等方面。
2、線性回歸：適用於處理數值型數據和預測任務，可以用於薪資調整、績效考核等方面。
3、聚類分析：適用於將數據劃分到不同的群組中，可以用於員工分類、離職率預測等方面。
4、貝葉斯分類器：適用於分類問題，可以對輸入變量進行分類，可以用於招聘候選人篩選等方面。
5、深度學習：適用於深層次的數據挖掘和模式識別任務，可以用於語音識別、人臉識別等方面。