O documento discute diferentes estruturas de correlação e classificadores, incluindo: 1) Modelos ocultos de Markov, redes bayesianas e redes neurais como formas de encontrar regras para prever uma variável alvo a partir de variáveis de entrada. 2) O classificador Naive Bayes, que usa a probabilidade condicional de características dados os rótulos de classe para fazer predições de classe. 3) Árvores de decisão, que constroem particionamentos recursivos dos dados para predição de classe.