在数据建模过程中，验证数据集（Validation Data）用于评估模型的性能以及进行超参数调优。以下是对选项中每种算法是否需要验证数据的分析：

- **A: C5.0**
- C5.0算法是一种决策树算法的改进版本。虽然决策树本身不严格要求验证数据来构建模型，但在实际应用中，通常会划分验证集以进行参数调优和防止过拟合。因此，使用验证数据是有帮助的。

- **B: CART (Classification and Regression Trees)**
- CART算法用于生成分类树和回归树。类似于C5.0，CART不需要验证数据来生成树模型，但验证数据常用于选择最佳树模型和剪枝以防止过拟合。

- **C: BP神经网络 (Backpropagation Neural Network)**
- 对于BP神经网络，验证数据集非常重要。它常用于监控模型的训练过程，防止过拟合，以及决定训练何时停止（早停法）。因此，BP神经网络通常需要验证数据。

- **D: 支持向量机 (Support Vector Machine)**
- SVM在训练过程中不直接依赖验证数据。然而，验证数据通常用于调整SVM的超参数（如核函数参数、惩罚系数C等），以选择能更好泛化的模型。

### 综合分析：
在这些算法中，**BP神经网络**和**支持向量机（SVM）**更倾向于使用验证数据集来优化模型性能。因此，正确的答案是：

- **C: BP神经网络**
- **D: 支持向量机 (Support Vector Machine)**

这两种算法在实际应用过程中，尤其是在进行超参数优化和防止过拟合时，验证数据扮演着重要角色。