A是回归树，用于回归问题。D用于关联规则。

用于分类问题的算法有以下几种：

A: Regression Tree
B: SVM
C: Random Forest

分析如下：

A: Regression Tree（回归树）
回归树主要用于回归问题，即预测连续值。然而，决策树（Decision Tree）可以用于分类问题。分类树和回归树在构建方式上有类似之处，但应用领域不同。所以，严格来说，回归树并不是用于分类问题的。

B: SVM（支持向量机）
支持向量机（Support Vector Machine）是一种广泛用于分类问题的算法。它通过寻找最佳的超平面来将不同类别的数据点分开。

C: Random Forest（随机森林）
随机森林是一种集成学习方法，通常用于分类和回归问题。它通过构建多棵决策树并结合它们的结果来提高预测的准确性和稳定性。

D: Apriori（关联规则算法）
Apriori算法主要用于发现数据库中的频繁项集和关联规则，不适用于分类问题。

因此，正确的答案是：B: SVM 和 C: Random Forest。