人工智能十大算法

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人工智能的十大算法是：1、SVM；2、K- 最近邻算法；3、朴素贝叶斯；4、K- 均值；5、线性回归；6、逻辑回归；7、决策树；8、降维；9、人工神经网络；10、随机森林。

人工智能十大算法

1、SVM：

“支持向量机”是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。

为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。

2、K- 最近邻算法：

KNN 通过在整个训练集中搜索 K 个最相似的实例，即 K 个邻居，并为所有这些 K 个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。

3、朴素贝叶斯：

是基于贝叶斯定理，即两个条件关系之间。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。

4、K- 均值：

它是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。

5、线性回归：

是比较流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。

6、逻辑回归：

与线性回归类似，但逻辑回归的结果只能有两个的值。

7、决策树：

如果说线性和逻辑回归都是把任务在一个回合内结束，那么决策树就是一个多步走的动作，它同样用于回归和分类任务中，不过场景通常更复杂且具体。

8、降维：

由于我们今天能够捕获的数据量之大，机器学习问题变得更加复杂。这就意味着训练极其缓慢，而且很难找到一个好的解决方案。这一问题，通常被称为“维数灾难”。

9、人工神经网络：

它可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。

10、随机森林：

这是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成（参见决策树）。

| 扩展阅读

在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。

通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。

人工智能的定义：

1、计算机科学将人工智能研究定义为对“智能代理”的研究：任何感知其环境并采取最优行动使其有机会成功实现目标的设备。

2、一个更详细的定义将人工智能描述为“一个可以正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些学习通过灵活的适应提升实现特定目标和任务的能力的系统。”