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什么是ai算法 AI算法有哪些种类

时间:2019-08-07 14:26:30   已访问:645次
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未来是人工智能的时代,未来大方向上人工智能是未来发展的主流这是没有问题的,AI算法离不开未来的发展,什么是AI算法?有关AI算法有哪些种类呢?说到算法,最有名的要数AI的十大算法了,这里就一起来认识这十大算法。

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ai算法是什么?

人工智能英文简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI能算法也被称之为软计算 ,它是人们受自然界规律的启迪,根据其原理模拟求解问题的算法。

AI算法有哪些十大种类?

1. 决策树

根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。

2. 随机森林

在源数据中随机选取数据,组成几个子集

S 矩阵是源数据,有 1-N 条数据,A B C 是feature,最后一列C是类别

由 S 随机生成 M 个子矩阵

这 M 个子集得到 M 个决策树

将新数据投入到这 M 个树中,得到 M 个分类结果,计数看预测成哪一类的数目最多,就将此类别作为最后的预测结果

3. 逻辑回归

当预测目标是概率这样的,值域需要满足大于等于0,小于等于1的,这个时候单纯的线性模型是做不到的,因为在定义域不在某个范围之内时,值域也超出了规定区间。

所以此时需要这样的形状的模型会比较好

那么怎么得到这样的模型呢?

这个模型需要满足两个条件 大于等于0,小于等于1

大于等于0 的模型可以选择 绝对值,平方值,这里用 指数函数,一定大于0

小于等于1 用除法,分子是自己,分母是自身加上1,那一定是小于1的了

再做一下变形,就得到了 logistic regression 模型

通过源数据计算可以得到相应的系数了

最后得到 logistic 的图形

4. SVM

support vector machine要将两类分开,想要得到一个超平面,最优的超平面是到两类的 margin 达到最大,margin就是超平面与离它最近一点的距离,将这个超平面表示成一个线性方程,在线上方的一类,都大于等于1,另一类小于等于-1

点到面的距离根据图中的公式计算

所以得到 total margin 的表达式如下,目标是最大化这个 margin,就需要最小化分母,于是变成了一个优化问题

5. 朴素贝叶斯

举个在 NLP 的应用,给一段文字,返回情感分类,这段文字的态度是positive,还是negative

为了解决这个问题,可以只看其中的一些单词

这段文字,将仅由一些单词和它们的计数代表

原始问题是:给你一句话,它属于哪一类

通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题

问题变成,这一类中这句话出现的概率是多少,当然,别忘了公式里的另外两个概率

栗子:单词 love 在 positive 的情况下出现的概率是 0.1,在 negative 的情况下出现的概率是 0.001

6. K最近邻

k nearest neighbours给一个新的数据时,离它最近的 k 个点中,哪个类别多,这个数据就属于哪一类

7. K均值

想要将一组数据,分为三类,粉色数值大,黄色数值小

最开心先初始化,这里面选了最简单的 3,2,1 作为各类的初始值

剩下的数据里,每个都与三个初始值计算距离,然后归类到离它最近的初始值所在类别

分好类后,计算每一类的平均值,作为新一轮的中心点

几轮之后,分组不再变化了,就可以停止了

8. Adaboost

adaboost 是 bosting 的方法之一

bosting就是把若干个分类效果并不好的分类器综合起来考虑,会得到一个效果比较好的分类器。

9. 神经网络

Neural Networks 适合一个input可能落入至少两个类别里,NN 由若干层神经元,和它们之间的联系组成

第一层是 input 层,最后一层是 output 层

在 hidden 层 和 output 层都有自己的 classifier

input 输入到网络中,被激活,计算的分数被传递到下一层,激活后面的神经层,最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数

10. 马尔可夫

Markov Chains 由 state 和 transitions 组成

生活中,键盘输入法的备选结果也是一样的原理,模型会更高级


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