1、课题-回归，该类型的波士顿矩阵回归用于对不同因素的影响的数据进行回归分析，从而确定它们与房价之间的关系。2、分类-回归，此类型的波士顿矩阵用于根据特定因素对数据进行分类，以确定房价是低于中等，还是高于中等水平。3、描述性-回归，此类型的波士顿矩阵用于研究特定因素对房价的影响，例如与房价相关的因素有哪些，它们对房价的影响有多大等。4、预测性-回归，该类型的波士顿矩阵可用于根据已有的数据预测房价的变化趋势，从而帮助客户判断投资的可行性。波士顿矩阵在机器学习中不仅可以应用于房价的预测中，也可以应用于各种数据挖掘、分析任务，如时间序列分析、文本分析等。