ai人工智能常用的算法有哪些

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作者
筋斗云
阅读量:8

人工智能常用的算法有以下几种:

1. 逻辑回归(Logistic Regression):用于二分类任务,通过线性回归模型将输入数据映射到一个概率值。

2. 决策树(Decision Tree):通过树状结构对数据进行分类或回归。

3. 支持向量机(Support Vector Machine):用于分类和回归问题,通过寻找一个最优超平面将数据分隔开。

4. 随机森林(Random Forest):基于多个决策树的集成学习算法,用于分类和回归问题。

5. K近邻算法(K-Nearest Neighbors):通过测量数据之间的距离,将新数据分类为其最近的K个邻居的多数类别。

6. 朴素贝叶斯(Naive Bayes):基于贝叶斯定理,用于分类问题,假设特征之间相互独立。

7. 神经网络(Neural Networks):通过多个神经元层的组合,建立一个模拟生物神经网络的模型,用于分类和回归问题。

8. 遗传算法(Genetic Algorithm):通过模拟自然选择,以进化的方式搜索最优解,用于优化问题。

9. 主成分分析(Principal Component Analysis):用于数据降维,通过线性变换将高维数据映射到低维空间。

10. 聚类算法(Clustering):用于将数据划分为不同的组别,常用的算法有K均值算法、层次聚类算法等。

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