在进阶路线中提到的机器学习模型包括但不限于以下几种：

1. 线性回归（Linear Regression）：

   • 用于预测连续数值，基于输入特征和输出结果之间的线性关系。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）：

   • 用于二分类问题，预测离散类别的概率。

3. 决策树（Decision Trees）：

   • 通过树状图结构进行决策，适用于分类和回归问题。

4. 随机森林（Random Forests）：

   • 集成学习方法，由多个决策树组成，提高模型的稳定性和准确性。

5. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：

   • 寻找最优的超平面来分隔不同类别的数据点。

6. K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：

   • 基于距离度量，将数据点分类到最近的邻居类别。

7. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：

   • 基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。

8. K均值聚类（K-Means Clustering）：

   • 无监督学习算法，用于数据点的聚类。

9. 神经网络（Neural Networks）：

   • 模拟人脑神经元的网络结构，用于复杂的非线性问题。

10. 深度学习模型（Deep Learning Models）：

    • 包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）等，用于图像识别、自然语言处理等复杂任务。

11. 梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）：

    • 集成学习方法，通过迭代地训练弱学习器（如决策树）来提高模型性能。

12. 极端随机树（Extra Trees）：

    • 随机森林的一个变种，构建树时更加随机，以减少过拟合。

这些模型在不同的场景和数据类型下有不同的表现和适用性。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的模型，并进行相应的调参和优化。