简介：本文的首席执行官注释将介绍用于人工智能组件的算法的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
同意以前的答案，让我添加
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。
SVM算法，粒子组算法，免疫算法，太多类型，各种算法也具有改进的版本，例如遗传神经网络。根据一本书，应根据特定问题选择书籍，各种算法的性能和有效性。
人工智能的十大算法如下
线性回归可能是最受欢迎的机器学习算法。线性回归是要找到一条直线，并让此直线适合散射点中的数据点。它试图表示自变量（x值）和值结果（y值）通过使用数据固定直线方程，然后您可以使用此行预测未来值！
逻辑回归类似于线性回归，但用于输出二进制的情况（即只有两个可能的值）。最终输出的预测是非线性S型函数，称为逻辑函数，G（G （）。
决策树可用于回归和分类任务。
天真的贝叶斯基于贝叶斯定理。它测量了每个类的概率，并且给出了每个类的条件。查看以下方程式。
支持向量机（SVM）是分类问题的监视算法。支持矢量机尝试在数据点之间绘制两条线，其边界距离是最大的。为此，我们将数据项绘制到n维空间的点中。其中，n是输入功能的数量。在此基础上，支持向量机找到一个称为超平面的最佳边框，这是通过标签的最佳分离。
K-Nearest邻居（KNN）非常简单。KNN搜索K在整个培训中最相似的示例，即K邻居，并为所有这些K实例分配一个公共输出变量以对对象进行分类。
通过对数据集进行分类，对K-Means进行了分类。例如，该算法可根据购买历史记录的历史记录来对用户进行分组。它在数据集中找到K群集。因此，我们只需要使用培训数据X以及要识别的聚类类别的数量。
随机森林是一种非常流行的集成机器学习算法。该算法的基本思想是，许多人的意见比个人意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树（请参阅决策树）。
由于我们今天可以捕获的数据量，机器学习的问题变得更加复杂。这意味着训练非常慢，很难找到一个好的解决方案。该问题通常称为“维度的诅咒”。
人工神经网络（ANN）可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组具有专制值的边缘和节点的连接层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏的层。人工神经网络使用两个隐藏的层。此外，需要对待深度学习。
结论：以上是首席CTO注释编制的人工智能大会相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?