在機器學(xué)習(xí)中，邏輯模型通常指邏輯回歸模型。邏輯回歸是一種廣泛使用的分類算法，它使用邏輯函數(shù)將輸入特征映射到一個概率值，該概率值表示輸入特征屬于某個類別的概率。邏輯回歸模型是一種線性模型，它使用最大似然估計來學(xué)習(xí)模型參數(shù)。除了邏輯回歸，還有其他許多機器學(xué)習(xí)模型，例如支持向量機、決策樹、隨機森林等等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則是指形如 X→Y 的蘊含表達式，其中 X 和 Y 是不相交的項集。在機器學(xué)習(xí)中，關(guān)聯(lián)規(guī)則通常用于挖掘數(shù)據(jù)集中的頻繁項集，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的有趣關(guān)系。例如，在超市購物數(shù)據(jù)中，可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則來發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常一起購買，以便超市可以更好地組織商品陳列和促銷活動。

決策樹是一種預(yù)測模型，代表的是對象屬性與對象值之間的映射關(guān)系。在邏輯模型中，決策樹是一種常用的分類算法。決策樹的每個節(jié)點表示一個屬性上的判斷，每個分支代表一個判斷結(jié)果的輸出，最后每個葉節(jié)點代表一種分類結(jié)果。決策樹算法通常包括三個步驟：特征選擇、決策樹生成和決策樹剪枝。