人工智能常见算法简介
人工智能的基石包括算法、数据和计算能力，其中算法的重要性不言而喻。本文将对人工智能涉及的各类算法进行简介，并探讨它们的适用场景。
根据模型训练方式，算法可分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
监督学习包括人工神经网络、贝叶斯类算法、决策树类算法、线性分类器等。其中，人工神经网络包含反向传播、波尔兹曼机、卷积神经网络等，而决策树类算法有CART、ID3、C4.5、C5.0等。线性分类器包括Fisher的线性判别、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。
无监督学习算法涵盖人工神经网络、关联规则学习、层次聚类、聚类分析和异常检测等。人工神经网络类算法有生成对抗网络、前馈神经网络等；关联规则学习类算法有Apriori、Eclat、FP-Growth等。
半监督学习涉及生成模型、低密度分离、基于图形的方法、联合训练等算法。
强化学习则包括Q学习、状态-行动-奖励-状态-行动、DQN、策略梯度算法、基于模型强化学习、时序差分学习等。
深度学习类算法包含深度信念网络、深度卷积神经网络、深度递归神经网络、分层时间记忆、深度波尔兹曼机、栈式自动编码器、生成对抗网络等。
根据解决任务的不同，算法大致分为二分类、多分类、回归、聚类和异常检测五种。
二分类问题中，我们有二分类支持向量机、二分类平均感知器、二分类逻辑回归、二分类贝叶斯点机、二分类决策森林、二分类提升决策树、二分类决策丛林、二分类局部深度支持向量机和二分类神经网络。
多分类问题可使用多分类逻辑回归、多分类神经网络、多分类决策森林、多分类决策丛林和“一对多”多分类方法。
回归问题使用排序回归、泊松回归、快速森林分位数回归、线性回归、贝叶斯线性回归、神经网络回归、决策森林回归、提升决策树回归。
聚类算法有层次聚类、K-means算法、模糊聚类FCM算法和SOM神经网络。
异常检测涉及一分类支持向量机、基于PCA的异常检测。
迁移学习类算法包括归纳式迁移学习、直推式迁移学习、无监督式迁移学习和传递式迁移学习。
选择算法时，需考虑数据量、数据质量、数据特点、业务场景需求、可接受的计算时间以及算法精度要求。
经过多次训练和模型评估，最终获得训练模型。新数据输入后，模型给出结果，实现业务需求的基础功能。
根据模型训练方式，算法可分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
监督学习包括人工神经网络、贝叶斯类算法、决策树类算法、线性分类器等。其中，人工神经网络包含反向传播、波尔兹曼机、卷积神经网络等，而决策树类算法有CART、ID3、C4.5、C5.0等。线性分类器包括Fisher的线性判别、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。
无监督学习算法涵盖人工神经网络、关联规则学习、层次聚类、聚类分析和异常检测等。人工神经网络类算法有生成对抗网络、前馈神经网络等；关联规则学习类算法有Apriori、Eclat、FP-Growth等。
半监督学习涉及生成模型、低密度分离、基于图形的方法、联合训练等算法。
强化学习则包括Q学习、状态-行动-奖励-状态-行动、DQN、策略梯度算法、基于模型强化学习、时序差分学习等。
深度学习类算法包含深度信念网络、深度卷积神经网络、深度递归神经网络、分层时间记忆、深度波尔兹曼机、栈式自动编码器、生成对抗网络等。
根据解决任务的不同，算法大致分为二分类、多分类、回归、聚类和异常检测五种。
二分类问题中，我们有二分类支持向量机、二分类平均感知器、二分类逻辑回归、二分类贝叶斯点机、二分类决策森林、二分类提升决策树、二分类决策丛林、二分类局部深度支持向量机和二分类神经网络。
多分类问题可使用多分类逻辑回归、多分类神经网络、多分类决策森林、多分类决策丛林和“一对多”多分类方法。
回归问题使用排序回归、泊松回归、快速森林分位数回归、线性回归、贝叶斯线性回归、神经网络回归、决策森林回归、提升决策树回归。
聚类算法有层次聚类、K-means算法、模糊聚类FCM算法和SOM神经网络。
异常检测涉及一分类支持向量机、基于PCA的异常检测。
迁移学习类算法包括归纳式迁移学习、直推式迁移学习、无监督式迁移学习和传递式迁移学习。
选择算法时，需考虑数据量、数据质量、数据特点、业务场景需求、可接受的计算时间以及算法精度要求。
经过多次训练和模型评估，最终获得训练模型。新数据输入后，模型给出结果，实现业务需求的基础功能。