朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络

这四种机器学习模型都是常见的分类模型，它们的算法和原理各不相同，可以根据不同的数据特征和分类任务选择合适的模型。

1. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：是一种基于贝叶斯定理和特征独立假设的分类算法，适用于文本分类等高维稀疏数据。它的优点是简单、快速，需要的样本比较少，缺点是对于输入数据的准确性要求较高。

2. 支持向量机（Support Vector Machine）：是一种通过在高维空间中寻找最优超平面来进行分类的算法，适用于线性可分或近似线性可分的数据。它的优点是泛化能力强，准确率高，缺点是对于非线性数据需要进行核函数转换，计算复杂度高。

3. 决策树（Decision Tree）：是一种树形结构的分类模型，通过不断的对数据进行二分来构建树形结构，适用于较为复杂的分类任务。它的优点是易于理解和解释，可以处理混合属性，缺点是容易过拟合，对于噪音和缺失数据敏感。

4. 神经网络（Neural Network）：是一种模拟人脑神经元进行分类的模型，适用于非线性分类任务。它的优点是可以处理高维复杂数据，具有自适应性和泛化能力，缺点是计算量大、训练时间长，需要大量数据支持。