KNN是一种基于实例的简单机器学习算法，可直接在Excel中实现。步骤包括准备数据、计算距离、寻找最近邻和进行预测。尽管Excel不是专业工具，但其灵活性适用于小数据集的分类和回归分析。

CatBoost是一种高效GBDT算法，擅长处理类别型特征。其优势在于自动编码、组合类别特征及目标导向编码技术，简化数据预处理，提升模型准确性和泛化能力。适用于电商推荐、金融风控等场景，具有强大竞争力和应用潜力。

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。

Excel XGBoost 结合了XGBoost算法和Excel，降低了机器学习的技术门槛。它提供友好界面，支持数据处理、模型训练和预测，适用于多种数据分析任务，如金融风控、电商推荐和医疗健康。未来有望进一步优化和发展。

LightGBM是一种轻量且高效的梯度提升框架，特别适合Excel使用。它通过直方图算法、单边梯度采样（GOSS）和互斥特征捆绑（EFB）提高训练速度，内存占用少，易用性高，预测准确，灵活性强，支持并行处理和大规模数据，适合多种数据分析任务。

C4.5决策树算法因其能处理连续变量、缺失值并优化信息增益率而受推崇。在Excel中，通过数据准备、计算信息增益率、构建决策树和预测等步骤，手动实现C4.5算法。此方法虽不如专业工具自动化程度高，但有助于理解算法并增强数据处理能力。

高斯朴素贝叶斯通过放宽特征独立性假设，提升分类准确性。在Excel实现该算法需准备数据、计算统计量、构建模型并选择最可能的类别。尽管操作多，但借助函数库可轻松完成。

OneR算法是一种简易高效的分类方法，通过单一属性进行数据分类。在Excel中实现OneR算法包括数据准备、离散化处理、分类统计、准确率计算和选择最优属性等步骤。尽管简单，但在某些场景下能提供高效且易解释的分类结果。

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。

伯努利朴素贝叶斯是一种处理二值特征的分类算法。Excel可用于实现此方法：首先预处理数据，计算先验概率和类条件概率，最后计算后验概率进行预测。尽管不适用于大规模数据，但Excel在小规模数据处理中仍具优势。