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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、人工神經網絡；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督算法。支持向量機試圖在數據點之間繪制兩條線，它們之間的邊距最大。

為此，我們將數據項繪制為 n 維空間中的點，其中，n 是輸入特征的數量。在此基礎上，支持向量機找到一個最優邊界，稱為超平面（Hyperplane），它通過類標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”的結果。

4、K- 均值：

它是通過對數據集進行分類來聚類的。例如，這個算法可用于根據購買歷史將用戶分組。它在數據集中找到 K 個聚類。K- 均值用于無監督學習，因此，我們只需使用訓練數據 X，以及我們想要識別的聚類數量 K。

5、線性回歸：

是比較流行的機器學習算法。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據點。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來表示自變量（x 值）和數值結果（y 值）。

6、邏輯回歸：

與線性回歸類似，但邏輯回歸的結果只能有兩個的值。

7、決策樹：

如果說線性和邏輯回歸都是把任務在一個回合內結束，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中，不過場景通常更復雜且具體。

8、降維：

由于我們今天能夠捕獲的數據量之大，機器學習問題變得更加復雜。這就意味著訓練極其緩慢，而且很難找到一個好的解決方案。這一問題，通常被稱為“維數災難”。

9、人工神經網絡：

它可以處理大型復雜的機器學習任務。神經網絡本質上是一組帶有權值的邊和節點組成的相互連接的層，稱為神經元。

10、隨機森林：

這是一種非常流行的集成機器學習算法。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聯的“認知”功能的機器，如“學習”和“解決問題”。

人工智能的定義：

1、計算機科學將人工智能研究定義為對“智能代理”的研究：任何感知其環境并采取最優行動使其有機會成功實現目標的設備。

2、一個更詳細的定義將人工智能描述為“一個可以正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些學習通過靈活的適應提升實現特定目標和任務的能力的系統。”