線性回歸、邏輯回歸、隨機森林、梯度提升等。通過調整參數，選擇最佳的算法模型，實現對金融風險的有效預警。

在商業(yè)空間設計中利用實用函數來優(yōu)化空間布局和改善用戶體驗。在人流量預測上，通過歷史銷售數據分析，建立相關預測模型，使用Sigmoid、指數衰減等函數進行預測，更準確地規(guī)劃商品擺放和店面布置。

在藥品研發(fā)過程中，實用函數幫助科研人員進行藥物性質預測，如藥效、毒性等。利用神經網絡等機器學習模型，構建藥物屬性預測模型，利用Logistic回歸等函數預測藥物活性，幫助篩選出具有潛力的藥物候選分子。