AI十大算法解析：从入门到理解

人工智能十大流行算法，通俗易懂讲明白

人工智能似乎是一个抽象的概念，实际上进入了日常生活的各个方面。
尽管具有深厚的技术，但它的基石，十几种流行的算法，掩盖了许多简单的理解原则。
让我们通过最直观的语言看一下这十种算法：首先，线性回归，例如，搜索直线以符合数据点以预测未来。
最小平方的方法是其功能强大的工具，它将帮助我们确定最佳的合格行。
逻辑回归类似于一个有两个选举的问题，其输出值有限为0和1 ，并且通常用于评估任务，例如预测用户行为。
从多阶段评估来看，与老师类似的决策树更仔细地理解了这些问题，例如对学生的全面工作的评估。
基于概率理论，幼稚的贝叶斯为“是”或“否”（计算有条件的概率）（例如垃圾邮件过滤）的分类问题提供了答案。
支持向量机扩展了最大边距的分隔线，该线路用于识别和分类图像（例如面部识别）的问题。
K-Nearest算法基于邻居的相似性，用于对文本和识别（例如用户建议）进行分类。
K-均值聚类分组数据简化了问题，例如对用户分组的分析。
随机森林是一组众多决定，这些决策被广泛用于营销和预测医疗风险。
尺寸降低技术（例如对主要组件的分析）有助于解决大数据中的复杂问题并减少数据大小。
人工神经网络模仿人脑的结构解决了复杂问题，例如通过深度学习识别图像和语音。
了解这些基本算法，您将对人工智能的结构和使用有更深入的了解。

经典！10大数据挖掘算法！

在数据探索领域，国际会议IEEEDAMININING（ICDM）选择了前十种经典算法，包括C4 .5 ，K-Means，SVM，Apriori，Apriori，Em，Pagerank，Pagerank，Adaboost，Knn，Naivebayes和Cart。
以下是这些算法的详细介绍和应用。
C4 .5 ：决策树的扩展，信息增益速率用于选择分开的属性，适合处理连续和谨慎数据的处理，强调解释性。
尽管未直接提供Python代码的示例，但Scikit-Learn库中的决策树与C4 .5 相似。
K均值：不监督学习，用于分组，通过迭代进行质心更新。
它在市场细分，图像细分等领域中具有应用。
SVM：基于监督学习，通过最大化适合非线性分类的间隔来找到分类超平面。
它被广泛用于文本分类和图像识别等领域。
Aproriri：发现一组频繁的文章和协会规则，有效但可以产生大量候选人，适合于市场篮的分析和推荐系统。
EM：包含隐藏变量的处理概率模型，以估计参数，尤其是在高斯混合模型中。
Pagerank：Google的研究分类算法基于网页之间的链接关系，并且经常用于网络分析。
（引入其他算法是相似的） 此外，我们还提到了综合学习，例如随机森林和增强以及神经网络，这些学习是深入学习的核心，模拟的过程治疗人脑信息的神经元。
总而言之，对这些算法的原理和应用方案的理解将帮助我们在实际问题中选择和应用最合适的模型，并提高数据探索的效率和准确性。

大数据常用哪些算法？

有许多大型数据算法，以下是一些主要算法：1 算法算法是一种教育算法，不受将相似的数据点分为同一组的监督。
通用组装算法包括K均值组件，等级组件等。
这些算法在处理庞大的数据时可以有效地收集数据，从而帮助发现数据中的模式和结构。
2 分类分类算法是一种受监督的教育算法，该算法受到监督，该算法学习了知名类别的数据，然后预测了新的数据类别。
常见的分类算法包括制定树的分类，支持向量机的分类等。
这些算法可以快速预测和分类大量数据，并广泛用于数据提取，设备建议和其他字段。
3 协会中的采矿算法。
采矿算法型组装基础包括APRIOI算法，等等。
这些算法可以在处理大量数据时发现不同数据元素之间的关系，这对于分析购物篮，分析用户行为和其他方案非常有用。
4 斜率分析算法的分析是一种预测建模技术，用于根据已知数据预测未来结果。
常见的斜率分析算法包括线性斜率，后勤斜率等。
这些算法可以在处理大数据以进行预测和决策支持时构建变量之间的关系模型。
5 深度学习算法算法是深度学习算法是一种在神经网络上自动学习算法的算法，可以处理大型数据组并自动提取数据特征。
通常，深度学习算法包括Tafphi神经网络（CNN），频繁的神经网络（RNN），等等。
这些算法在处理大型数据（例如图像，视频，文本等）时表现良好。
以上是许多主要的大数据算法的简要介绍。
他们每个人都有不同的功能和应用程序方案，并且可以选择适合处理数据并根据特定需求进行分析的大型数据算法。

需要掌握哪些大数据算法

它不仅是选定的十种算法，而且还选择了约1 8 种算法被称为经典算法，并且在数据金属领域中有一个深处。
I. C4 .5 C4 .5 算法是机器算法中树算法的一种视图。
核心算法是ID3 算法。
C4 .5 算法继承了ID3 算法并提高以下优势的优势。
1 ）使用信息利润率选择属性，赢得了未能选择具有更多属性的属性，并选择了信息利润； 2 ）修剪树木建筑； 4 ）可用于处理不完整的信息。
C4 .5 算法具有以下优点：生成的步骤规则易于理解并且高度准确。
在构造树的过程中，缺点，需要生存的数据集和以下多次的群体，这些数据集效率低下。
2 AK，Mesealgorithm，K-Way算法，K-Mesasalgorithm算法是一种集群算法，它将属性中k段中的n个对象划分为k3 Svcecchinachine，SV机器（通常称为SVM）。
这是一种培训教学方法，它在统计类别中广泛并进行分析。
支持向量机在较高的维空间中映射矢量，其中创建了超平面的最大距离。
在超平面两侧建造的两个平行的超平面将数据分开。
分离超平面可最大化两个平行的超平面之间的距离。
我假设平行超平面之间的距离或差距较大，小于分类器的总误差。
指南是C.J. Cburres的指南，以形成识别支持向量机。
Vanderwalt和Barnard与其他分类器相比支持向量机。
4 theeprialgorithmaprimaprim算法是我经常使用的布尔协会规则集的最具影响力的算法。
核心是基于两个阶段频率但想法的递归算法。
该关联是单一维层，一层和布尔协会一般规则的规则。
在这里，所有带有支持的项目都大于最小步骤支持是常见的项目集，称为杀死的频率。
V.统计计算中的大多数期望（EM）算法，在概率模型中，最大期望（EM，期望，最大化）算法是算法，其中概率在算法Inbardalistica模型变量（titentVariabl）中。
在机器教学或计算机视觉中，在现场数据聚类中通常希望大多数希望。
6 .PagerankPagerank是Google算法的重要组成部分。
我在2 001 年9 月获得了我们的专利，是Google的创始人之一。
因此，页面上的页面对页面无关紧要，但是在页面上，即以页面命名的等级模式。
Pagerank衡量网站中基于网站的数量和质量的上限。
页面上的概念帖子页面是页面上的每个人都是页面上的投票。
链接越来越多地链接到其他网站的更多票。
这称为“有利的链接” - 衡量了多少人愿意将其网站链接到网站。
Pagerank的概念引用了学者中要引用的论文的频率 - 也就是说，其他人引用的次数几乎是被判断的次数。
7 . Adaboostadaboostad是迭代算法。
培训不同分类器（弱分类器）以进行相同培训的核心思想，以收集这些弱分类器形成更强大的最终（强分类器）。
DEMET根据任何训练集中的每个样本的顺序确定每个样本的重量，在两个总体上都是正确且准确的。
具有修改权重的新数据集，向较低分类器进行培训，并从每个培训中获得的分类器在最后一个决策分类器之一中获得的最后一个挑剔。
8 .knn：k;近距离分类k acta（K，Knn）分类算法是理论上，而仅是单个机器算法。
此模式的想法：如果示例与特征空间非常相似（即在空间中）。
9 在许多分区示例中，两个主要用于分类的示例的示例是规划树模型（决策三座）和农村贝叶斯模型（NBC）。
农村贝叶斯模型源自经典的数学教学，具有坚实的数学基础和稳定的班级效率。
同时，NBC模型需要对参数进行一些估计，对敏感的缺失信息和算法的敏感性相对简单。
在奖学金中，与其他类型的方法相比，NBC模型具有最低错误率。
但是，这并不总是。
这是属性彼此独立的NBC模型集，在实际应用中通常是不现实的，这是对NBC模型中正确类的一种影响。
凭借许多属性或伟大属性的相关性，效率NBC模型的类型对模型的决策不好。
但是，由于属性系统很小，NBC模型中的性能是最好的。
1 0.CART：分类并继续进行购物车，分类和回归6 trees。
班上有两个关键的想法。
首先是独立变量空间的递归划分的想法。
根据您的修剪验证数据。