轻松理解20种最常用的AI算法
探索20种常用AI算法，轻松掌握他们的核心概念。
理解AI算法的关键在于简洁明了地阐述它们的功能与用途。以下就是20种AI算法及其简要解释：
1) 线性回归：预测未来基于历史数据的方法。
2) 逻辑回归：预测事件发生概率的统计分析，适用于二元变量。
3) 支持向量机：从例子中学习并分类事务的模型。
4) 决策树：通过列举所有可能选项来做出决定的方法，构建决策树后，查看所有结果选出最优解。
5) 随机森林：预测事物的模型，通过查看不同场景学习，根据知识猜测。
6) 梯度提升算法：将多个弱模型结合成强模型的技术，较弱模型使用梯度下降算法，最终模型是加权组合。
7) 神经网络：对数据中复杂模式进行建模的机器学习算法，由大量互相连接的处理节点组成。
8) 主成分分析：查找数据模式的技术，分析数据并找到数据变化最大方向。
9) 线性判别分析：找出预测目标变量最重要的一组变量，通过分析数据预测行为结果。
10) K均值聚类：将数据分组以找出关联的技术，通过找到最近的数据点分组。
11) 层次聚类：将数据项组合以使其更易理解，通过分层结构组合数据点。
12) DBSCAN：通过分析数据点密度将相近数据点分组。
13) 高斯混合模型：使用混合模型预测结果，预测一组对象行为的机器学习模型。
14) 自动编码器：学习输入数据的隐含特征，同时使用新特征重构原始数据，用于学习数据压缩。
15) 孤立森林：检测数据中的异常值，通过随机选择数据点创建决策树。
16) 单类向量支持机：同样查找异常值，评估标准是创建最能分割数据的直线。
17) 局部线性嵌入：数据降维技术，找到接近原始数据的线性表示。
18) t-SNE：降低数据维度以帮助可视化，创建数据点映射并找到在低维空间中的最佳表示。
19) 独立成分分析：发现隐藏在数据中的模式，通过查看不同变量间的关系实现。
20) 因子分析：减少数据量以理解预测结果必不可少的特征，识别有相似行为的数据元素组成组。
理解AI算法的关键在于简洁明了地阐述它们的功能与用途。以下就是20种AI算法及其简要解释：
1) 线性回归：预测未来基于历史数据的方法。
2) 逻辑回归：预测事件发生概率的统计分析，适用于二元变量。
3) 支持向量机：从例子中学习并分类事务的模型。
4) 决策树：通过列举所有可能选项来做出决定的方法，构建决策树后，查看所有结果选出最优解。
5) 随机森林：预测事物的模型，通过查看不同场景学习，根据知识猜测。
6) 梯度提升算法：将多个弱模型结合成强模型的技术，较弱模型使用梯度下降算法，最终模型是加权组合。
7) 神经网络：对数据中复杂模式进行建模的机器学习算法，由大量互相连接的处理节点组成。
8) 主成分分析：查找数据模式的技术，分析数据并找到数据变化最大方向。
9) 线性判别分析：找出预测目标变量最重要的一组变量，通过分析数据预测行为结果。
10) K均值聚类：将数据分组以找出关联的技术，通过找到最近的数据点分组。
11) 层次聚类：将数据项组合以使其更易理解，通过分层结构组合数据点。
12) DBSCAN：通过分析数据点密度将相近数据点分组。
13) 高斯混合模型：使用混合模型预测结果，预测一组对象行为的机器学习模型。
14) 自动编码器：学习输入数据的隐含特征，同时使用新特征重构原始数据，用于学习数据压缩。
15) 孤立森林：检测数据中的异常值，通过随机选择数据点创建决策树。
16) 单类向量支持机：同样查找异常值，评估标准是创建最能分割数据的直线。
17) 局部线性嵌入：数据降维技术，找到接近原始数据的线性表示。
18) t-SNE：降低数据维度以帮助可视化，创建数据点映射并找到在低维空间中的最佳表示。
19) 独立成分分析：发现隐藏在数据中的模式，通过查看不同变量间的关系实现。
20) 因子分析：减少数据量以理解预测结果必不可少的特征，识别有相似行为的数据元素组成组。