人工智能常用的算法有以下幾種：
1. 邏輯回歸（Logistic Regression）：用于二分類任務(wù)，通過線性回歸模型將輸入數(shù)據(jù)映射到一個概率值。
2. 決策樹（Decision Tree）：通過樹狀結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸。
3. 支持向量機(jī)（Support Vector Machine）：用于分類和回歸問題，通過尋找一個最優(yōu)超平面將數(shù)據(jù)分隔開。
4. 隨機(jī)森林（Random Forest）：基于多個決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸問題。
5. K近鄰算法（K-Nearest Neighbors）：通過測量數(shù)據(jù)之間的距離，將新數(shù)據(jù)分類為其最近的K個鄰居的多數(shù)類別。
6. 樸素貝葉斯（Naive Bayes）：基于貝葉斯定理，用于分類問題，假設(shè)特征之間相互獨立。
7. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）：通過多個神經(jīng)元層的組合，建立一個模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，用于分類和回歸問題。
8. 遺傳算法（Genetic Algorithm）：通過模擬自然選擇，以進(jìn)化的方式搜索最優(yōu)解，用于優(yōu)化問題。
9. 主成分分析（Principal Component Analysis）：用于數(shù)據(jù)降維，通過線性變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。
10. 聚類算法（Clustering）：用于將數(shù)據(jù)劃分為不同的組別，常用的算法有K均值算法、層次聚類算法等。
億速云公眾號
手機(jī)網(wǎng)站二維碼
