常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。投资者可以根据自身需求和实际情况选择合适的方法进行分析和决策。
股票期货交易中的数据分析与挖掘方法有很多，以下是其中一些常用的方法：
1. 技术分析：通过对历史股价和交易量等数据进行图表分析，识别市场趋势和价格走势，从而预测未来变动。常用的技术分析方法包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）、随机指标（KDJ）等。
2. 基本面分析：通过研究公司的财务报表、行业动态等因素，分析公司的内外部环境以及竞争优势，从而预测股票的价值变动。
3. 数据挖掘：通过对大量历史数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势，用于预测未来的价格走势。常用的数据挖掘方法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
4. 机器学习：通过使用机器学习算法，让计算机从大量历史数据中学习，并根据学习到的模式和规律进行预测。常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
5. 情感分析：通过对新闻、社交媒体等渠道上的评论和情感数据进行分析，了解投资者对股票的情绪和情感倾向，从而判断市场情绪和可能的价格变动。
6. 时间序列分析：通过对时间序列数据进行建模和分析，探索其中的趋势、周期性等规律，从而预测未来的价格变动。
以上仅是股票期货交易中的一些常用的数据分析与挖掘方法，实际应用中可能会结合多种方法进行综合分析和预测。投资者可以根据自身需求和实际情况选择合适的方法进行分析和决策。