人工智能的算法有哪些？

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人工智能常用算法包括：

决策树：模拟决策过程。
随机森林：多个决策树集成。
逻辑回归：预测分类概率。
线性回归：预测连续数值。
朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理。
神经网络：模拟人脑结构。
K-均值：聚类分析。
支持向量机 (SVM)：寻找最佳分类边界。

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问题？

啊，人工智能算法，说起来真是门大学问！不过要说常用的，我脑子里蹦出来的可不止这几个。

决策树：这个简单粗暴，像咱们平时做选择题，一步步往下分。
随机森林：决策树的升级版，一群决策树一起投票，人多力量大嘛。
逻辑回归：别看名字带“回归”，其实是分类的，跟算概率有点关系。
线性回归：这个就简单了，找条直线或者平面去拟合数据。
朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，假设各个特征之间没啥关系，虽然“朴素”，但有时候还挺管用。
神经网络：这个厉害了，模仿人脑，层层叠叠，深度学习的基础。
K-均值：聚类算法，把数据分成几堆，每堆有个中心点。
支持向量机 (SVM)：找个“最胖”的分割线，把不同类别的数据分开。

这几个确实挺常见，但我觉得像梯度下降、遗传算法这些也挺重要的，特别是优化模型的时候。还有一些，比如EM算法，也经常用。所以，常用的算法可不止十种，得看具体应用场景！

#人工智能 #机器学习 #算法

科技人工智能的算法有哪些？