机器学习预测模型有哪些，包括LSTM吗？

机器学习预测模型包括但不限于以下几种：

1. 线性回归模型：线性回归模型是一种基本的预测模型，它建立了输入变量和输出变量之间的线性关系，并用于预测连续型输出变量。

2. 逻辑回归模型：逻辑回归模型是一种广泛使用的二分类模型，它可以用于预测离散型输出变量。

3. 决策树模型：决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，它通过将数据集分割成不同的子集，并建立一个分类或回归模型。

4. 随机森林模型：随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，它通过随机选择特征和样本来建立多个决策树，从而提高模型的泛化性能。

5. k-近邻模型：k-近邻是一种基于样本距离的分类与回归方法，它可以通过寻找与目标样本最近的k个邻居，来预测目标样本的值。

6. 支持向量机模型：支持向量机是一种基于最大间隔分类的分类与回归方法，它通过寻找一个最优的超平面来将样本分割成不同的类别。

7. 神经网络模型：神经网络是一种模仿人类神经系统的预测模型，它通过多个神经元的连接来建立输入和输出之间的非线性关系。其中LSTM是一种特殊的循环神经网络，适用于序列数据的预测。

以上是机器学习预测模型的一些常见类型，其中LSTM也包括在内。