考研估分模型主要包括以下几种：
1. 线性回归模型：通过分析历年考研数据，建立线性回归方程，预测考生得分。
2. 决策树模型：根据历年考研数据，构建决策树，通过一系列的判断条件，预测考生分数。
3. 支持向量机模型：通过分析考研数据，构建支持向量机模型，预测考生分数。
4. 神经网络模型：运用深度学习技术，训练神经网络模型，预测考生分数。
5. 聚类分析模型：通过聚类分析，将考生分为不同的类别，根据类别预测分数。
6. 时间序列模型：分析历年考研分数的时间序列数据，预测未来考研分数。
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