传统机器学习方法：支持向量机、决策树和随机森林

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其基本思想是在高维空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本点能够被分开。SVM的优点是能够处理高维数据，且具有较高的泛化能力。

决策树（Decision Tree）是一种基于树结构的分类模型，其基本思想是通过对数据进行逐步分割，得到一个由决策节点和叶节点组成的树形结构。决策树的优点是易于理解和解释，且能够处理非线性关系的数据。

随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习模型，其基本思想是通过对多个决策树进行集成，得到一个更加稳健和准确的分类模型。随机森林的优点是能够处理高维数据和大规模数据集，且具有较高的准确率和泛化能力。