支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，擅长处理高维数据分类。通过最大化类别间隔找到最佳超平面，并利用核方法处理非线性问题。在Excel中实现SVM需数据预处理、定义拉格朗日函数、求解二次规划及计算超平面方程。广泛应用于文本分类、图像处理和生物信息学等领域。

多项式朴素贝叶斯是处理文本分类的高效算法，适用于建模词频。训练时计算先验和似然概率，应用平滑技术处理零概率问题，通过后验概率进行预测。优点包括简便快速、参数少、适应稀疏数据；缺点为特征独立性假设不现实、维度灾难风险。

梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种集成学习技术，通过逐步添加弱预测模型（如决策树）以降低整体误差。它具备高准确率、灵活性和特征重要性分析的优点，但需注意计算资源消耗和过拟合风险。

在数据科学中，Excel Keras API结合了Excel的数据处理能力和Keras的神经网络构建能力，简化了深度学习模型的创建和训练。本文介绍如何使用该API快速搭建卷积神经网络（CNN）并实现复杂数据的分析，提高处理效率。

Excel结合R的caret包，简化数据科学工作流程。支持数据分割、预处理、特征选择与模型训练调优。提供评估工具和可视化功能，适用于非专业数据分析人员。