排名前10的人工智能算法！

人工智能 (AI) 是在经过训练后可以像人类一样思考和行动的计算机模拟人类智力的技术。

机器学习是人工智能的一个子集，指的是计算机系统可以从输入的数据中学习并适应新数据而无需人工干预的概念。

所有的 AI 模型都是为了发现一个函数 (f)，这个函数提供的是输入变量(x)和输出变量 (y) 之间最精确的关联关系。

最典型的场景是当我们有一些历史数据 X 和 Y 然后用 AI 模型来找到它们之间的最佳映射。当然，结果不可能 100% 正确，否则，这将是一个简单的不需要人工智能的数学计算题。

然后，我们可以利用我们学习的 f 函数，使用新的 X 来预测新的 Y，从而提供预测。尽管不同的 AI 模型使用不同的算法技术来实现这一目标，但基本原理是相同的。

接下来，我们将了解技术领域中，用来实现人工智能最热门的前 10 种算法。

人工智能算法

线性回归

200 多年来，线性回归一直用于数理统计。该算法的目标是发现对我们要训练的函数 f 的准确性影响最大的系数 (B)。

y= B0 + B1 * x 是最简单的示例，其中 B0 + B1 是相关函数。

数据科学家可以通过改变这些因素的权重来获得不同的训练结果。清晰的数据和很少的噪音（低价值信息）和去除具有可比值的输入变量是该方法成功的两个最重要的先决条件（相关输入值）。

这使得金融、银行、保险、医疗保健、营销和其他行业能够使用线性回归技术对统计数据进行梯度下降优化。

逻辑回归

另一种可能提供二元结果的著名 AI 方法是逻辑回归。这表明该模型可以预测结果并识别两个 y 值类别之一。

逻辑回归函数同样基于修改算法的权重，但不同之处在于使用非线性逻辑函数转换输出。这个函数可以看作是一条分隔真值和假值的 S 形线。

成功标准与线性回归相同：消除具有相同值的输入样本并降低噪声量（低值数据）。这是一个相当基本的函数，可以快速学习，非常适合二元分类。

线性判别分析（LDA）

当输出中有两个以上的类时，可以使用逻辑回归模型的这个分支。该模型计算数据的统计特征，例如每个类别的平均值和所有类别的平均总方差。

这些预测允许计算每个类别的值并识别最有价值的类别。数据必须根据高斯钟形曲线分布才能使该模型有效，因此应预先消除所有大的异常值。AI的LDA 算法是一种非常棒且直接的数据分类和预测建模方法。

决策树

这是可用的最广泛、最简单和高效的 AI 算法之一。它是一棵传统的二叉树，在模型到达结果节点之前，每次拆分都会做出是/否决定。

这种方法易于理解，不需要数据标准化，可用于解决各种问题。从链接中了解有关决策树的更多信息。

朴素偏见

它是一种简单但非常强大的 AI 算法，用于解决各种复杂问题。它能够计算两种概率：

每个类发生的概率。
对于具有附加 x 修饰符的独立类，条件概率。

该模型被称为朴素模型，因为它基于所有输入数据值都不相关的假设。虽然这在现实世界中是不可能的，但这种基本技术可用于各种标准化数据流以准确预测结果。

K-最近邻

这是一种基本但有效的 AI 算法，它使用整个训练数据集作为表示域。结果值预测是通过在整个数据集中搜索具有可比较值（所谓的邻居）的 K 个数据节点并使用欧几里得数（可以根据值差异很容易计算得出）确定结果值来生成的。

此类数据集可能会使用大量计算资源来存储和分析数据，当存在大量特征时会遭受准确性损失，并且必须定期管理。然而，当涉及到在庞大的数据集中发现所需的值时，它们非常快速、精确和高效。您可以从此处了解有关KNN 如何在机器学习中工作的更多信息。

学习矢量量化

KNN 的一个显着缺点是需要维护和更新大型数据集。学习向量量化 (Learning Vector Quantization, LVQ) 是一种高级 KNN 模型，它是一种定义训练数据集并使用代码本向量编码必要结果的神经网络。

因此，向量最初是随机的，学习过程需要改变它们的值以提高预测精度，因此，定位具有最可比值的向量会在预测最终值时产生最佳精度。

支持向量机

这种 AI 算法是数据科学家中讨论最广泛的算法之一，因为它提供了极其强大的数据分类技能。所谓超平面是一条线，将不同值的数据输入节点划分开来，从这些点到超平面的向量要么支持它（当同一个类的所有数据实例都在超平面的同一侧时）要么违背它（当同一类的所有数据实例都在超平面的相对两侧时）当数据点在其类的平面之外时。

具有最多正向量和分离最多数据节点的超平面将是最好的。SVM是一种非常复杂的分类机，可用于解决各种数据规范化问题。