在回归分析（regression）中，我们的目的是为输入数据找到合适的函数表达，常用于预测新数据的值。线性回归（linear regression），其中的函数形式对输入数据而言是线性的，是到目前为止最流行也是研究最透彻的一种回归形式。
在函数内插（interpolation）中，我们已知的是一定范围内的输入数据所对应的函数值，而要解决的是如何求出位于执行输入点之间的数据点的函数值。
密度函数估计（density estimation）用于求解具有某种特定特征的类别成员（样本）出现的（概率）密度问题。