人工智能常见算法

① 人工智能算法简介

人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？

一、按照模型训练方式不同可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。

常见的监督学习算法包含以下几类：
（1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
（3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）
线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。

常见的无监督学习类算法包括：
（1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
（2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
（3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
（4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。
（5）异常检测（Anomaly detection）类：K最邻近（K-nearest Neighbor，KNN）算法，局部异常因子算法（Local Outlier Factor，LOF）等。

常见的半监督学习类算法包含：生成模型（Generative Models）、低密度分离（Low-density Separation）、基于图形的方法（Graph-based Methods）、联合训练（Co-training）等。

常见的强化学习类算法包含：Q学习（Q-learning）、状态-行动-奖励-状态-行动（State-Action-Reward-State-Action，SARSA）、DQN（Deep Q Network）、策略梯度算法（Policy Gradients）、基于模型强化学习（Model Based RL）、时序差分学习（Temporal Different Learning）等。

常见的深度学习类算法包含：深度信念网络（Deep Belief Machines）、深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）、深度递归神经网络（Deep Recurrent Neural Network）、分层时间记忆（Hierarchical Temporal Memory，HTM）、深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）、栈式自动编码器（Stacked Autoencoder）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）等。

二、按照解决任务的不同来分类，粗略可以分为二分类算法（Two-class Classification）、多分类算法（Multi-class Classification）、回归算法（Regression）、聚类算法（Clustering）和异常检测（Anomaly Detection）五种。
1.二分类（Two-class Classification）
（1）二分类支持向量机（Two-class SVM）：适用于数据特征较多、线性模型的场景。
（2）二分类平均感知器（Two-class Average Perceptron）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（3）二分类逻辑回归（Two-class Logistic Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（4）二分类贝叶斯点机（Two-class Bayes Point Machine）：适用于训练时间短、线性模型的场景。（5）二分类决策森林（Two-class Decision Forest）：适用于训练时间短、精准的场景。
（6）二分类提升决策树（Two-class Boosted Decision Tree）：适用于训练时间短、精准度高、内存占用量大的场景
（7）二分类决策丛林（Two-class Decision Jungle）：适用于训练时间短、精确度高、内存占用量小的场景。
（8）二分类局部深度支持向量机（Two-class Locally Deep SVM）：适用于数据特征较多的场景。
（9）二分类神经网络（Two-class Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。

解决多分类问题通常适用三种解决方案：第一种，从数据集和适用方法入手，利用二分类器解决多分类问题；第二种，直接使用具备多分类能力的多分类器；第三种，将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。
常用的算法：
（1）多分类逻辑回归（Multiclass Logistic Regression）：适用训练时间短、线性模型的场景。
（2）多分类神经网络（Multiclass Neural Network）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
（3）多分类决策森林（Multiclass Decision Forest）：适用于精准度高，训练时间短的场景。
（4）多分类决策丛林（Multiclass Decision Jungle）：适用于精准度高，内存占用较小的场景。
（5）“一对多”多分类（One-vs-all Multiclass）：取决于二分类器效果。

回归
回归问题通常被用来预测具体的数值而非分类。除了返回的结果不同，其他方法与分类问题类似。我们将定量输出，或者连续变量预测称为回归；将定性输出，或者离散变量预测称为分类。长巾的算法有：
（1）排序回归（Ordinal Regression）：适用于对数据进行分类排序的场景。
（2）泊松回归（Poission Regression）：适用于预测事件次数的场景。
（3）快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）：适用于预测分布的场景。
（4）线性回归（Linear Regression）：适用于训练时间短、线性模型的场景。
（5）贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）：适用于线性模型，训练数据量较少的场景。
（6）神经网络回归（Neural Network Regression）：适用于精准度高、训练时间较长的场景。
（7）决策森林回归（Decision Forest Regression）：适用于精准度高、训练时间短的场景。
（8）提升决策树回归（Boosted Decision Tree Regression）：适用于精确度高、训练时间短、内存占用较大的场景。

聚类
聚类的目标是发现数据的潜在规律和结构。聚类通常被用做描述和衡量不同数据源间的相似性，并把数据源分类到不同的簇中。
（1）层次聚类（Hierarchical Clustering）：适用于训练时间短、大数据量的场景。
（2）K-means算法：适用于精准度高、训练时间短的场景。
（3）模糊聚类FCM算法（Fuzzy C-means，FCM）：适用于精确度高、训练时间短的场景。
（4）SOM神经网络（Self-organizing Feature Map，SOM）：适用于运行时间较长的场景。
异常检测
异常检测是指对数据中存在的不正常或非典型的分体进行检测和标志，有时也称为偏差检测。
异常检测看起来和监督学习问题非常相似，都是分类问题。都是对样本的标签进行预测和判断，但是实际上两者的区别非常大，因为异常检测中的正样本（异常点）非常小。常用的算法有：
（1）一分类支持向量机（One-class SVM）：适用于数据特征较多的场景。
（2）基于PCA的异常检测（PCA-based Anomaly Detection）：适用于训练时间短的场景。

常见的迁移学习类算法包含：归纳式迁移学习（Inctive Transfer Learning） 、直推式迁移学习（Transctive Transfer Learning）、无监督式迁移学习（Unsupervised Transfer Learning）、传递式迁移学习（Transitive Transfer Learning）等。

算法的适用场景：
需要考虑的因素有：
（1）数据量的大小、数据质量和数据本身的特点
（2）机器学习要解决的具体业务场景中问题的本质是什么？
（3）可以接受的计算时间是什么？
（4）算法精度要求有多高？
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原文链接： https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769

② 典型人工智能算法有哪些

人工智能主要典型算法，有梯度下降的算法，减少过拟合的dropout算法等等。

③ 人工智能中的算法有什么

模糊数学、神经网络、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数优化、粒子群算法，等等，简单应用，有高等数学知识即可。

④ 人工智能中的算法种类

SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

⑤ 人工智能算法

算法就分很多类，这里拿“合一”来作为介绍，为了应用推理规则（比如取式假言推理)，推理系统必须能够判断两个表达式何时相同，也就是这两个表达式何时匹配。在命题演算中，这是显而易见的:两个表达式是匹配的当且仅当它们在语句构成上相同。在谓词演算中，表达式中变量的存在使匹配两个语句的过程变得复杂。全称例化允许用定义域中的项来替换全称量化变量。这需要一个决策处理来判断是否可以使变量替换产生的两个或更多个表达式相同〈通常是为了应用推理规则)。合一是一种判断什么样的替换可以使产生的两个谓词演算表达式匹配的算法。我们在上-一节中已经看到了这个过程，VX( man(X)=mortal(X))中的×替换成了man( socrates)中的 soc-rates。合一和像假言推理这样的推理规则允许我们对一系列逻辑断言做出推理。为了做到这一点，必须把逻辑数据库表示为合适的形式。这种形式的一个根本特征是要求所有的变量都是全称量化的。这样便允许在计算替代时有完全的自由度。存在量化变量可以从数据库语句中消除，方法是用使这个语句为真的常量来替代它们。如，可以把3× parent( X, tom)替代为表达式parent( bob, tom)或parent( mary , tom) ，假定在当前解释下bob和 mary是tom的双亲。消除存在量化变量的处理会因这些替换的值可能依赖于表达式中的其他变量而变得复杂。

⑥ 最常见的人工智能算法都有哪些

神经网络算法、蚁群算法、混合蛙跳算法、蜂群算法。

⑦ 人工智能方面有哪些算法

模式识别需要非常好的概率论，数理统计；另外会用到少量矩阵代数，随机过程和高数中的一些运算，当然是比较基础的；如果要深入的话恐怕需要学泛函，但是一般情况下不需要达到这种深度。神经网络，遗传算法等智能算法在模式识别有非常重要的应用，但是一般不需要学习计算机学科的人工智能，我们控制有一个交叉学科叫做智能控制是讲这些的，智能控制不需要什么基础，有中学数学的集合和对空间有一点点的了解就足够了，模糊数学的基础是包含在这门学科里的。

⑧ 最常见的人工智能算法都有哪些它们在求解过程中与传统算法相比，有什么特点

很多很多，早期的算法特点是通过规则方式建立知识库，指导算法完成计算；当前算法的特点是不编程高速计算机如何计算，而是让计算机自己学习，这些算法可以看一下163上斯坦福《机器学习》的公开课。

⑨ 人工智能开发机器学习的常用算法

我们在学习人工智能以及智能AI技术的时候曾经给大家介绍过不同的机器学习的方法，而今天我们就着重介绍一下，关于机器学习的常用算法都有哪些类型。

支持向量机是什么?

支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可以用于分类或回归问题。它使用一种称为核技巧的技术来转换数据，然后根据这些转换在可能的输出之间找到一个边界。简单地说，它做一些非常复杂的数据转换，然后根据定义的标签或输出来划分数据。

那么是什么让它如此伟大呢?

支持向量机既能进行分类又能进行回归。在本文中，我将重点介绍如何使用SVM进行分类。我将特别关注非线性支持向量机，或者说是使用非线性核的支持向量机。非线性支持向量机意味着算法计算的边界不一定是直线。好处是您可以捕获数据点之间更复杂的关系，而不必自己做困难的转换。缺点是训练时间更长，因为它需要更多的计算。

那么核技巧是什么?

核技巧对你获得的数据进行转换。有一些很好的特性，你认为可以用来做一个很好的分类器，然后出来一些你不再认识的数据。这有点像解开一条DNA链。你从这个看起来很难看的数据向量开始，在通过核技巧之后，它会被解开并自我复合，直到它现在是一个更大的数据集，通过查看电子表格无法理解。但是这里有魔力，在扩展数据集时，你的类之间现在有更明显的界限，SVM算法能够计算出更加优化的超平面。

接下来，假设你是一个农民，你有一个问题-你需要设置一个围栏，以保护你的奶牛免受狼的攻击。但是你在哪里建造篱笆?好吧，如果你是一个真正的数据驱动农民，你可以做的一件事就是建立一个基于你牧场中奶牛和狼的位置的分类器。昆明北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/建议通过几种不同类型的分类器，我们看到SVM在从狼群中分离你的奶牛方面做得很好。我认为这些图也很好地说明了使用非线性分类器的好处。您可以看到逻辑和决策树模型都只使用直线。