线性回归、逻辑回归、决策树等，也可以是基于机器学习的模型，如支持向量机、随机森林、深度神经网络案例

是的，线性回归、逻辑回归、决策树等是机器学习中常见的基础模型。支持向量机、随机森林、深度神经网络等也是常见的机器学习模型，它们在不同的任务和数据集上都有广泛的应用。以下是一些机器学习模型的应用案例：

1. 支持向量机：用于图像分类、文本分类、异常检测等任务，如人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件分类等。

2. 随机森林：用于分类和回归任务，如预测客户是否流失、预测房价等。

3. 深度神经网络：用于图像分类、自然语言处理、语音识别等任务，如图像识别、机器翻译、语音识别等。

这些模型都有其优缺点和适用范围，选择何种模型取决于具体的任务和数据集。