A是回歸樹，用于回歸問題。D用于關(guān)聯(lián)規(guī)則。

用于分類問題的算法有以下幾種：

A: Regression Tree
B: SVM
C: Random Forest

分析如下：

A: Regression Tree（回歸樹）
回歸樹主要用于回歸問題，即預(yù)測連續(xù)值。然而，決策樹（Decision Tree）可以用于分類問題。分類樹和回歸樹在構(gòu)建方式上有類似之處，但應(yīng)用領(lǐng)域不同。所以，嚴(yán)格來說，回歸樹并不是用于分類問題的。

B: SVM（支持向量機(jī)）
支持向量機(jī)（Support Vector Machine）是一種廣泛用于分類問題的算法。它通過尋找最佳的超平面來將不同類別的數(shù)據(jù)點分開。

C: Random Forest（隨機(jī)森林）
隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通常用于分類和回歸問題。它通過構(gòu)建多棵決策樹并結(jié)合它們的結(jié)果來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

D: Apriori（關(guān)聯(lián)規(guī)則算法）
Apriori算法主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，不適用于分類問題。

因此，正確的答案是：B: SVM 和 C: Random Forest。