人工智能十大算法
1、人工智能十大算法——人工神经网络
人工神经网络(ANN)以大脑处理机制作为基础，开发用于建立复杂模式和预测难题的计算方法。该类型计算方法在语音、语义、视觉、各类游戏等任务中表现极好，但需要大量数字资料进行训练，且训练要求很高的硬件配置。
ANN在图像和字符识别中起着重要的作用，手写字符识别在欺诈检测甚至国家安全评估中有很多使用。ANN 的研究为深层神经网络铺平了道路，是「深度学习」的基础，现已在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等方向开创了一系列令人激动的创新。
2、人工智能十大算法——决策树
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。其采用一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。
决策树计算方法属于非参数型，较为容易解释，但其趋向过拟合;可能陷入局部最小值中;无法在线学习。决策树的生成主要分为两步：1.节点的分裂：当一个节点所代表的属性无法给出判断时，则选择将该节点分成2个子节点 2. 阈值的确定：选择适当的阈值使得分类错误率最小。
3、人工智能十大算法——集成计算方法
简单计算方法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。每种计算方法好像一种老师，集成就是把简单的计算方法组织起来，即多个老师共同决定结果。
集成计算方法比使用单个模型预测出来的结果要精确的多，但需要进行大量的维护工作。
AdaBoost的实现是一个渐进的过程，从一个最基础的分类器开始，每次寻找一个最能解决当前错误样本的分类器。好处是自带了特征选择，只使用在训练集中发现有效的特征，这样就降低了分类时需要计算的特征数量，也在一定程度上解决了高维数字资料难以理解的难题。
4、人工智能十大算法——回归计算方法
回归分析是在一系列的已知自变量与因变量之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，把回归方程作为计算方法模型，通过其来实现对新自变量得出因变量的关系。因此回归分析是实用的预测模型或分类模型。
5、人工智能十大算法——贝叶斯计算方法
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类计算方法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
朴素贝叶斯分类分为三个阶段，1.根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，形成训练样本集合2.计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计3.使用分类器对待分类项进行分类。
6、人工智能十大算法——K近邻
K紧邻计算方法的核心是未标记样本的类别，计算待标记样本和数字资料集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的样本所属类别就由这k个距离最近的样本投票产生，给定其测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。
K紧邻计算方法准确性高，对异常值和噪声有较高的容忍度，但计算量较大，对内存的需求也较大。该计算方法主要使用于文本分类、模式识别、图像及空间分类。
7、人工智能十大算法——聚类计算方法
聚类计算方法是机器学习中涉及对数字资料进行分组的一种计算方法。在给定的数字资料集中，我们可以通过聚类计算方法将其分成一些不同的组。使用中科利用聚类分析，通过将数字资料分组可以比较清晰的获取到数字资料信息。该计算方法让数字资料变得有意义，但存在结果难以解读，针对不寻常的数字资料组，结果可能无用。
在商业领域中，聚类可以帮助市场分析人员从买家数字资料库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类买家的消费模式或者说习惯。
8、人工智能十大算法——随机森林计算方法
随机森林是一种有监督学习计算方法，基于决策树为学习器的集成学习计算方法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林被誉为“代表集成学习技巧水平的方法”。
随机森林拥有广泛的使用未来，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性。
9、人工智能十大算法——支持向量机
支持向量机通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化方法，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划难题的求解。
支持向量机可使用于诸如文本分类，图像分类，生物序列分析和生物数字资料挖掘，手写字符识别等领域。
10、人工智能十大算法——深度学习
深度学习基于人工神经网络的机器学习，区别于传统的机器学习，深度学习需要更多样本，换来更少的人工标注和更高的准确率。
深度学习是学习样本数字资料的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数字资料的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习方法，能够识别文字、图像和声音等数字资料。 作为复杂的机器学习计算方法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技巧。
人工智能算法有哪些
同意上一个回答，我来补充一下决策树决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。随机森林在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。逻辑回归逻辑回归，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。AdaboostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。朴素贝叶斯朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型和朴素贝叶斯模型。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，朴素贝叶斯分类器模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。K近邻所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。神经网络人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。
人工智能十大算法
人工智能十大算法如下线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数，称为 logistic function, g()。决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。看看下面的方程式。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。KNN 通过在整个训练集中搜索 K 个最相似的实例，即 K 个邻居，并为所有这些 K 个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。K- 均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。随机森林（Random Forest）是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成（参见决策树）。由于我们今天能够捕获的数据量之大，机器学习问题变得更加复杂。这就意味着训练极其缓慢，而且很难找到一个好的解决方案。这一问题，通常被称为“维数灾难”（Curse of dimensionality）。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。
人工智能十大算法
人工智能十大算法是朴素贝叶斯算法、K近邻算法、决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、随机森林算法、协同过滤算法，具体如下：1、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：是一种基于贝叶斯定理的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。2、K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。3、决策树算法（Decision Tree）：是一种基于树形结构的分类算法，常用于数据挖掘、金融风控等领域。4、支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）：是一种基于最大化分类间隔的分类算法，常用于图像识别、自然语言处理等领域。5、神经网络算法（Neural Network）：是一种基于人工神经元模型的分类算法，常用于图像识别、语音识别等领域。6、遗传算法（Genetic Algorithm）：是一种基于生物进化原理的优化算法，常用于参数优化、特征选择等领域。7、粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：是一种基于群体智能的优化算法，常用于参数优化、特征选择等领域。8、蚁群算法（Ant Colony Algorithm）：是一种基于模拟蚂蚁寻找食物的优化算法，常用于路径规划、网络优化等领域。9、随机森林算法（Random Forest）：是一种基于多个决策树的分类算法，常用于数据挖掘、金融风控等领域。10、协同过滤算法（Collaborative Filtering）：是一种基于用户行为和兴趣偏好的推荐算法，常用于推荐系统等领域。
人工智能十大算法
人工智能十大算法如下线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x 值）和数值结果（y 值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但它是用于输出为二进制的情况（即，当结果只能有两个可能的值）。对最终输出的预测是一个非线性的 S 型函数，称为 logistic function, g()。决策树（Decision Trees）可用于回归和分类任务。朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。看看下面的方程式。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为 n 维空间中的点，其中，n 是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。KNN 通过在整个训练集中搜索 K 个最相似的实例，即 K 个邻居，并为所有这些 K 个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。K- 均值（K-means）是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到 K 个聚类。K- 均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据 X，以及我们想要识别的聚类数量 K。
优化算法是什么呢？
优化算法是指对算法的有关性能进行优化，如时间复杂度、空间复杂度、正确性、健壮性。大数据时代到来，算法要处理数据的数量级也越来越大以及处理问题的场景千变万化。为了增强算法的处理问题的能力，对算法进行优化是必不可少的。算法优化一般是对算法结构和收敛性进行优化。同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。遗传算法遗传算法也是受自然科学的启发。这类算法的运行过程是先随机生成一组解，称之为种群。在优化过程中的每一步，算法会计算整个种群的成本函数，从而得到一个有关题解的排序，在对题解排序之后，一个新的种群----称之为下一代就被创建出来了。首先，我们将当前种群中位于最顶端的题解加入其所在的新种群中，称之为精英选拔法。新种群中的余下部分是由修改最优解后形成的全新解组成。常用的有两种修改题解的方法。其中一种称为变异，其做法是对一个既有解进行微小的、简单的、随机的改变；修改题解的另一种方法称为交叉或配对，这种方法是选取最优解种的两个解，然后将它们按某种方式进行组合。尔后，这一过程会一直重复进行，直到达到指定的迭代次数，或者连续经过数代后题解都没有改善时停止。
什么是智能优化算法
群体智能优化算法是一类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算方法等具有较大的相似性。因此，群体智能优化算法可以建立一个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群；Step2：生成一组解，计算其适应值；Step3：由个体最有适应着，通过比较得到群体最优适应值；Step4：判断终止条件示否满足？如果满足，结束迭代；否则，转向Step2；各个群体智能算法之间最大不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居生物运动步长更新的（如PSO，AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。扩展资料优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。-智能算法