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人工智能的十大算法是：1、SVM；2、K- 最近鄰算法；3、樸素貝葉斯；4、K- 均值；5、線性回歸；6、邏輯回歸；7、決策樹；8、降維；9、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；10、隨機森林。

人工智能十大算法

1、SVM：

“支持向量機”是一種用于分類問題的監(jiān)督算法。支持向量機試圖在數(shù)據(jù)點之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。

為此，我們將數(shù)據(jù)項繪制為 n 維空間中的點，其中，n 是輸入特征的數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，支持向量機找到一個最優(yōu)邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標(biāo)簽將可能的輸出進行最佳分離。

2、K- 最近鄰算法：

KNN 通過在整個訓(xùn)練集中搜索 K 個最相似的實例，即 K 個鄰居，并為所有這些 K 個實例分配一個公共輸出變量，來對對象進行分類。

3、樸素貝葉斯：

是基于貝葉斯定理，即兩個條件關(guān)系之間。它測量每個類的概率，每個類的條件概率給出 x 的值。這個算法用于分類問題，得到一個二進制“是 / 非”的結(jié)果。

4、K- 均值：

它是通過對數(shù)據(jù)集進行分類來聚類的。例如，這個算法可用于根據(jù)購買歷史將用戶分組。它在數(shù)據(jù)集中找到 K 個聚類。K- 均值用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此，我們只需使用訓(xùn)練數(shù)據(jù) X，以及我們想要識別的聚類數(shù)量 K。

5、線性回歸：

是比較流行的機器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數(shù)據(jù)點。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量（x 值）和數(shù)值結(jié)果（y 值）。

6、邏輯回歸：

與線性回歸類似，但邏輯回歸的結(jié)果只能有兩個的值。

7、決策樹：

如果說線性和邏輯回歸都是把任務(wù)在一個回合內(nèi)結(jié)束，那么決策樹就是一個多步走的動作，它同樣用于回歸和分類任務(wù)中，不過場景通常更復(fù)雜且具體。

8、降維：

由于我們今天能夠捕獲的數(shù)據(jù)量之大，機器學(xué)習(xí)問題變得更加復(fù)雜。這就意味著訓(xùn)練極其緩慢，而且很難找到一個好的解決方案。這一問題，通常被稱為“維數(shù)災(zāi)難”。

9、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

它可以處理大型復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一組帶有權(quán)值的邊和節(jié)點組成的相互連接的層，稱為神經(jīng)元。

10、隨機森林：

這是一種非常流行的集成機器學(xué)習(xí)算法。這個算法的基本思想是，許多人的意見要比個人的意見更準(zhǔn)確。在隨機森林中，我們使用決策樹集成（參見決策樹）。

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在計算機科學(xué)中，人工智能（AI）有時被稱為機器智能，是由機器展示的智能，與人類和動物展示的自然智能形成對比。

通俗地說，“人工智能”一詞用來描述模仿人類與其他人類思維相關(guān)聯(lián)的“認(rèn)知”功能的機器，如“學(xué)習(xí)”和“解決問題”。

人工智能的定義：

1、計算機科學(xué)將人工智能研究定義為對“智能代理”的研究：任何感知其環(huán)境并采取最優(yōu)行動使其有機會成功實現(xiàn)目標(biāo)的設(shè)備。

2、一個更詳細(xì)的定義將人工智能描述為“一個可以正確解釋外部數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用這些學(xué)習(xí)通過靈活的適應(yīng)提升實現(xiàn)特定目標(biāo)和任務(wù)的能力的系統(tǒng)。”