人工智能算法簡介
一、按照模型訓練方式不同可以分為監(jiān)督學習（Supervised Learning），無監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學習（Semi-supervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）四大類。
常見的監(jiān)督學習算法包含以下幾類：
（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network）、Hopfield網(wǎng)絡（Hopfield Network）、多層感知器（Multi-layer Perceptron）、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡（Spiking Neural Network）等。
（2）貝葉斯類（Bayesian）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）、貝葉斯信念網(wǎng)絡（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網(wǎng)絡（Bayesian Network，BN）等。
（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3，ID3）、C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自襲孝皮動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher’s Linear Discriminant）、線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項邏輯回歸（Multinomial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機（Support Vector Machine）等。
常見的無監(jiān)督學習類算法包括：
（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network）類：生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Networks，GAN）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（Feedforward Neural Network）、邏輯學習機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。
（2）關聯(lián)規(guī)則學習（Association Rule Learning）類：先驗算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
（3）分層聚類算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering）、概念聚類（Conceptual Clustering）等。
（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法、期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。
（5）異常檢測（Anomaly detection）類：K最鄰近（K-nearest Neighbor，KNN）算法、局部異常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。
常見的半監(jiān)督學習類算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分離（Low-density Separation）、基于圖形的方法（Graph-based Methods）、聯(lián)合訓練（Co-training）等。
常見的強化學習類算法包含：Q學習（Q-learning）、狀態(tài)-行動-獎勵-狀態(tài)-行動（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型強化學習（Model Based RL）、時序差分學習（Temporal Difference Learning）等。
常見的深度學習類算法包含：深度信念網(wǎng)絡（Deep Belief Machines）、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Convolutional Neural Networks）、深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Recurrent Neural Network）、分層時間記憶（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波爾茲曼機（Deep Boltzmann Machine，DBM）、棧式自動編碼器（Stacked Autoencoder）、生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Networks）等。
二、按照解決任務的不同來分類，粗略可以分為二分類算法（Two-class Classification）、多分類算法（Multi-class Classification）、回歸算法（Regression）、聚類算法（Clustering）和異常檢測（Anomaly Detection）五種。
1.二分類（Two-class Classification）
（1）二分類支持向量機（Two-class SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多、線性模型的場景。
（2）二分類平均感知器（Two-class Average Perceptron）：適用于訓練時間短、線性模型的場景。
（3）二分類邏輯回歸（Two-class Logistic Regression）：適用于訓練時間短、線性模型的場景。
（4）二分類貝葉斯點機（Two-class Bayes Point Machine）：適用于訓練時間短、線性模型的場景。
（5）二分類決策森林（Two-class Decision Forest）：適用于訓練時間短、精準的場景。
（6）二分類提升決策樹（Two-class Boosted Decision Tree）：適用于訓練時間短、精準度高、內(nèi)存占用量大的場景。
（7）二分類決策叢林（Two-class Decision Jungle）：適用于訓練時間短、精確度高、內(nèi)存占用量小的場景。
（8）二分類局部深度支持向量機（Two-class Locally Deep SVM）：適用于數(shù)據(jù)特征較多的場景。
（9）二分類神經(jīng)網(wǎng)絡（Two-class Neural Network）：適用于精準度高、訓練時間較長的場景。
解決多分類問題通常適用三種解決方案：第一種，從數(shù)據(jù)集和適用方法入手，利用二分類器解決多分類問題；第二種，直接使用具備多分類能力的多分類器；第三種，將二分類器改進成為多分類器今兒解決多分類問題。
常用的算法：
（1）多分類邏輯回歸（Multiclass Logistic Regression）：適用訓練時間短、線性模型的場景。
（2）多分類神經(jīng)網(wǎng)絡（Multiclass Neural Network）：適用于精準度高、訓練時間較長的場景。
（3）多分類決策森林（Multiclass Decision Forest）：適用于精準度高，訓練時間短的場景。
（4）多分類決策叢林（Multiclass Decision Jungle）：適用于精準度高，內(nèi)存占用較小的場景。
（5）“一對多”多分類（One-vs-all Multiclass）：取決于二分類器效果。
回歸
回歸問題通常被用來預測具體的數(shù)值而非分類。除了返回的結果不同，其他方法與分類問題類似。我們將定量輸出，或者連續(xù)變量預測稱為回歸；將定性輸出，或者離散變量預測稱為分類。長巾的算法有：
（1）排序回歸（Ordinal Regression）：適用于對數(shù)據(jù)進行分類排序的場景。
（2）泊松回歸（Poisson Regression）：適用于預測事件次數(shù)的場景。
（3）快速森林分位數(shù)回歸（Fast Forest Quantile Regression）：適用于預測分布的場景。
（4）線性回歸（Linear Regression）：適用于訓練時間短、線性模型的場景。
（5）貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression）：適用于線性模型，訓練數(shù)據(jù)量較少的場景。
（6）神經(jīng)網(wǎng)絡回歸（Neural Network Regression）：適用于精準度高、訓練時間較長的場景。
（7）決策森林回歸（Decision Forest Regression）：適用于精準度高、訓練時間短的場景。
（8）提升決策樹回歸（Boosted Decision Tree Regression）：適用于精確度高、訓練時間短、內(nèi)存占用較大的場景。
聚類
聚類的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律和結構。聚類通常被用做描述和衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，并把數(shù)據(jù)源分類到不同的簇中。
（1）層次聚類（Hierarchical Clustering）：適用于訓練時間短、大數(shù)據(jù)量的場景。
（2）K-means算法：適用于精準度高、訓練時間短的場景。
（3）模糊聚類FCM算法（Fuzzy C-means，F(xiàn)CM）：適用于精確度高、訓練時間短的場景。
（4）SOM神經(jīng)網(wǎng)絡（Self-organizing Feature Map，SOM）：適用于運行時間較長的場景。
（5）異常檢測
異常檢測是指
人工智能三大算法
通過統(tǒng)計大量文本，可以得到更大的狀態(tài)轉移矩陣。例如，the后面可能連接的單詞及相應概率。在實際應用中，這種模型被用于鍵盤輸入法的候選結果生成，隨著模型的高級化，可以提供更準確的候選詞。決策樹、隨機森林和馬爾可夫鏈是三種常用的人工智能算法。決策樹適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集和特征較少的情況，隨機森林...
人工智能算法都有哪些
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡算法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)自20世紀40年代問世以來，由眾多可調整的神經(jīng)元和連接權值構成，具備大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲和自組織自學習能力。2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法：又稱誤差反向傳播算法，是監(jiān)督學習算法中的一種，能夠理論上逼近任意函數(shù)。其基本結構由非線性變換單元組成，展現(xiàn)出強大的非線性...
ai算法是什么意思
AI算法是指人工智能算法。人工智能算法是一種模擬人類智能的計算機程序，它通過對數(shù)據(jù)進行處理、分析和學習，實現(xiàn)某種特定功能或解決特定問題的算法。簡單來說，AI算法就是機器學習和人工智能的核心技術，它們可以讓計算機自主地完成某些任務，比如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。這些算法通過對大量數(shù)據(jù)進行...
人工智能十大算法
4. 回歸計算方法基于自變量和因變量之間的關系建立模型，用于預測或分類。5. 貝葉斯計算方法通過計算給定特征下各類別的概率，進行分類。樸素貝葉斯分類簡單且高效，適用于文本分類等領域。6. K近鄰算法通過查找與新樣本最接近的k個樣本進行分類，準確性高，對異常值容忍度強，但計算量大，內(nèi)存需求高。7....
人工智能的十大常用算法都有什么?
人工智能十大算法是樸素貝葉斯算法、K近鄰算法、決策樹算法、支持向量機算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、隨機森林算法、協(xié)同過濾算法，具體如下：1、樸素貝葉斯算法（Naive Bayes）：是一種基于貝葉斯定理的分類算法，常用于文本分類、垃圾郵件過濾等領域。2、K近鄰算法（K-Nearest ...
人工智能常見算法簡介
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什么是ai算法
人工智能在英語中縮寫為AI。 它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。AI能量算法又稱軟計算，是人們受自然規(guī)律啟發(fā)，根據(jù)其原理模擬和解決問題的算法。決策圖表按照某種特征分類，每個節(jié)點提問一個問題，然后通過判斷把數(shù)據(jù)分成兩類，然后繼續(xù)提問。這些問題...
人工智能十大算法
隨機森林是一種集成學習方法，基于多個決策樹的投票來提高預測的準確性。在處理大量數(shù)據(jù)時，為了避免“維數(shù)災難”，我們可以使用機器學習算法來加速訓練和提高解決方案的質量。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）是用于處理復雜機器學習任務的強大工具，由相互連接的節(jié)點（神經(jīng)元）組成，每個節(jié)點都有相應的權值。在輸入層和...
人工智能算法有哪些
人工智能算法領域涵蓋了多種模型，包括但不限于線性回歸、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯、K-均值聚類、隨機森林、主成分分析以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）等。線性回歸作為一種基礎的統(tǒng)計學習方法，在眾多應用場景中占據(jù)了重要位置。該算法通過構建一個線性模型，來預測一個連續(xù)變量的值。它通過對訓練數(shù)據(jù)的分析，...
Ai主要算法ai的算法是什么
這只是AI領域常用的一些主要算法，實際上還有很多其他算法，例如貝葉斯網(wǎng)絡、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等。不同的算法可以應用于不同的領域和任務，選擇合適的算法是進行AI研究和開發(fā)的重要一步。AI人工智能的算法有很多，比如決策樹、粒子群算法、隨機森林算法、邏輯回歸、SVM、遺傳算法、樸素貝葉斯、K...
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