人工智能算法有哪些,人工智能技术有哪些?
人工智能常用的算法有哪些
人工智能常用的算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
1、线性回归
线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。
线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x值）和数值结果（y值）。
然后就可以用这条线来预测未来的值。
2、逻辑回归
逻辑回归（Logistic regression）与线性回归类似，但逻辑回归的结果只能有两个的值。
如果说线性回归是在预测一个开放的数值，那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。
逻辑函数中Y值的范围从0到1，是一个概率值。
逻辑函数通常呈S型，曲线把图表分成两块区域，因此适合用于分类任务。
3、决策树
如果说线性和逻辑回归都是把任务在一个回合内结束，那么决策树（Decision Trees）就是一个多步走的动作，它同样用于回归和分类任务中，不过场景通常更复杂且具体。
4、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理，即两个条件关系之间。
它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出x的值。
这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是/非”的结果。
5、支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。
支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。
为此，我们将数据项绘制为n维空间中的点，其中，n是输入特征的数量。
在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。
人工智能技术有哪些?
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括
1、机器人
2、语言识别
3、图像识别
4、自然语言处理和专家系统等
人工智能算法都有哪些
1、神经网络算法：
人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。
它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
2、BP神经网络算法：
又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
3、小波变换：
一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
4、遗传算法：
模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
5、粒子群算法：
也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法，是近年来开发的一种新的进化算法。
从随机解出发，通过迭代寻找最优解。 (随机推荐阅读本站500篇优秀文章点击前往：500篇优秀随机文章)
