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决策树
决策树是基于在各种情况下发生的各种情况的概率。通过构成决策树以获得净值的当前值大于或等于零，对净值的期望值的期望。图形方法。，称为决策树。
随机森林
在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，其输出类别由单个树的输出类别数量决定。
逻辑回归
逻辑回归是广泛的线性回归分析模型。它通常用于数据挖掘，自动诊断疾病和经济预测。例如，探索引起疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病的可能性。
adaboost
Adaboost是一种迭代算法，它是训练不同的分类器（弱分类器）进行相同的训练集，然后收集这些弱分类器以形成更强大的最终分类器（强分类器）。
它的算法本身是通过更改数据分布来实现的。它根据每个训练集中每个样本的分类以及最后一个总体分类的准确性确定每个样本的重量。
公园贝叶斯
Simply Bayesfa是一种基于贝叶斯定理和特征条件的独立假设的分类方法。两个最广泛的分类模型是决策树模型和简单的贝叶斯模型。
与制定树模型相比，简单的贝叶斯分类器起源于经典数学理论，具有坚实的数学基础和稳定的分类效率。同时，简单贝叶斯分类器模型所需的估计参数，不是很敏感对于缺乏数据，算法相对简单。
K -Neighbor
SO称为K相邻算法是提供训练数据集。对于新的输入实例，在训练数据集中找到最相邻的k个实例（即上述k邻域），此k实例，它们的k个Instancemost属于某个类别，并将输入实例分类为该类。
SVM
使用铰链损失功能来计算经验风险，并将正则化项目添加到解决方案系统中以优化结构风险。它是具有稀疏和稳定性的分类器。
神经网络
人工神经网络是某种简化意义上生物神经网络的技术恢复。它的主要任务是根据生物神经网络和实际应用的原理建立一个实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人类和人类。大脑的一些智能活动，然后在技术上实施为了解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智力机制；人工神经网络主要研究智能机制的实现，两者相互补充。
我不太了解您所说的“人工智能算法”是什么？
我认为制造树木，MLP和逻辑回归都是经典的人工智能算法。
作为智能汽车爱好者，我认为智能汽车的人工智能超级算法最有力的地方是它的学习能力，当然，它的力量不仅仅是它。通过学习驾驶员的驾驶习惯，实施逻辑和处理方法整个操作系统中的一个接近驾驶员自己的驾驶方式，最后该系统演变成“另一个您”。就像测量一样，Zhi Ho Ho -ho -em -on -on -bridge正在高架桥的部分驾驶。车辆的右侧固定在明智的汽车上。它与人类的驾驶习惯保持一致。这是智能自动经理智能超级算法的拟人控制，该控制应在各种情况下通过不断改善其驾驶。自己的数据。我不知道我是否可以认真帮助您？
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的人工智能算法的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望它对您有所帮助。