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人工智能算法概述
资料介绍
人工智能（AI）算法是实现机器智能的核心技术，通过模拟人类思维过程，使计算机能够执行复杂任务。这些算法基于数学模型、统计学原理和逻辑推理，广泛应用于图像识别、自然语言处理、决策支持等领域。
一、算法分类
1. 监督学习算法
通过标注数据训练模型，建立输入与输出的映射关系。常见算法包括：
· 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值，通过最小二乘法拟合数据分布
· 逻辑回归（Logistic Regression）：解决二分类问题，使用Sigmoid函数输出概率值
· 支持向量机（SVM）：通过核函数将数据映射到高维空间，构建最优分类超平面
· 决策树（Decision Tree）：基于特征阈值递归划分数据，形成树状决策模型
· 随机森林（Random Forest）：集成多个决策树，通过投票机制提升预测稳定性
2. 无监督学习算法
在无标注数据中发现潜在规律，主要包括：
· K-均值聚类（K-Means）：将数据划分为K个簇，最小化簇内平方误差
· 层次聚类（Hierarchical Clustering）：构建树形聚类结构，无需预设簇数量
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