在给定的选项中，以下算法可以帮助进行数值预测：

- **B: Decision Tree**
- **D: Linear Regression**

### 分析

1. **Decision Tree**
- **用途**: Decision Trees可以用于分类和回归任务。其中，回归决策树是专门用于数值预测的。
- **优点**: 直观易懂，能够处理非线性关系。
- **缺点**: 容易过拟合，尤其是深度较大的树。

2. **Linear Regression**
- **用途**: 线性回归是一种用于预测连续性数值的算法，假设因变量和自变量之间存在线性关系。
- **优点**: 简单易懂，计算高效，结果可解释性强。
- **缺点**: 不能捕捉数据中的非线性关系，对异常值和多重共线性较敏感。

### 非预测用途的算法

3. **Apriori**
- **用途**: 主要用于发现事务数据集中的关联规则，如购物篮分析。
- **专业分析**: 它不用于预测数值，而是用于发现项目之间的共现关系。

4. **Naive Bayes**
- **用途**: 主要用于分类问题，而不是回归任务或数值预测。它假设特征之间相互独立，并以此进行分类。
- **专业分析**: 虽然可以处理概率预测，但不是数值预测的首选方法。

### 结论

对于数值预测任务，决策树（回归树）和线性回归是常用的算法，而Apriori和Naive Bayes则不适用于此类任务。根据问题背景和数据特性选择合适的算法至关重要。