人工智能领域的 10 大算法_人工智能方法有哪些种类 csdn

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！

这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。

 例如，简单线性回归，它有一个自变量（x 轴）和一个因变量（y 轴）

比如预测明年的房价涨幅、下一季度新产品的销量等等。听起来并不难，不过线性回归算法的难点并不在于得出预测值，而在于如何更精确。为了那个可能十分细微的数字，多少工程师为之耗尽了青春和头发。

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。

 比如上面的逻辑回归曲线图，显示了通过考试的概率与学习时间的关系，可以用来预测是否可以通过考试。

逻辑回归经常被电商或者外卖平台用来预测用户对品类的购买偏好。

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&#x