正确答案为：A: 分类模型、B: 聚类模型、D: 回归模型。

### 专业分析

| 模型类型 | 描述 |
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| **分类模型** | 分类模型用于将数据点分配到离散的分类或标签中。例如，垃圾邮件检测模型可以将电子邮件分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”两个类别。常见的分类算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等。 |
| **聚类模型** | 聚类模型用于将数据点分组为多个集合，称为簇，簇内的数据点具有较高的相似性，而簇间的数据点差异较大。常用的聚类算法有K均值（K-means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）等。 |
| **熵增模型** | 熵增模型并不是一个机器学习模型术语。熵在信息论中是一个度量不确定性的概念，但在机器学习中并不存在“熵增模型”这一类别。|
| **回归模型** | 回归模型用于预测连续值，而不是离散的类别。例如，可以使用回归模型预测房价、温度等。常见的回归算法包括线性回归、Ridge回归、Lasso回归等。|

### 结论
在提供的选项中，只有A、B、D属于机器学习模型。而C（熵增模型）并不是一个已知的机器学习模型类别。