数学建模中常用的十大模型包括‌线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络、时间序列分析、聚类分析、主成分分析（PCA）和贝叶斯网络‌。这些模型广泛应用于预测、分类、优化和模式识别等领域，是解决实际问题的核心工具。

1. ‌线性回归‌：通过拟合**直线揭示变量间的线性关系，适用于房价预测、销量分析等连续型问题。
2. ‌逻辑回归‌：处理二分类问题（如用户购买概率），输出结果为0-1之间的概率值。
3. ‌决策树‌：基于规则分支的直观模型，常用于客户分群或风险评估，可解释性强。
4. ‌随机森林‌：通过多棵决策树投票提升准确性，抗过拟合能力强，适合高维数据。
5. ‌支持向量机（SVM）‌：利用超平面划分数据类别，在小样本和高维空间中表现优异。
6. ‌神经网络‌：模仿人脑结构的深度学习模型，擅长图像识别、自然语言处理等复杂任务。
7. ‌时间序列分析‌：预测趋势与周期（如股票价格），包含ARIMA、LSTM等细分方法。
8. ‌聚类分析‌：无监督学习模型（如K-means），用于客户细分或异常检测。
9. ‌主成分分析（PCA）‌：降维技术，压缩数据特征的同时保留关键信息。
10. ‌贝叶斯网络‌：基于概率推理的图模型，适用于医疗诊断等因果关系分析。

掌握这些模型的特点与适用场景，能显著提升数学建模的效率和效果。实际应用中需结合数据特性和问题需求灵活选择，必要时进行模型融合或优化。