人工智能三大核心算法

1.决策树

根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。

2.随机森林

在源数据中随机选取数据，组成几个子集；S矩阵是源数据，有1-N条数据，ABC是feature，最后一列C是类别；由S随机生成M个子矩阵。

3.马尔可夫

MarkovChains由state和transitions组成；

例如，根据这一句话‘thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog’，要得到markovchain；

步骤，先给每一个单词设定成一个状态，然后计算状态间转换的概率；

这是一句话计算出来的概率，当你用大量文本去做统计的时候，会得到更大的状态转移矩阵，例如the后面可以连接的单词，及相应的概率；

生活中，键盘输入法的备选结果也是一样的原理，模型会更高级

人工智能跟传统算法比较的优势

1、我认为正好与之相反，我们应该做的事是让越来越多的人工智能算法变成传统算法。以洗碗为例，假设你要让机器人帮你洗碗，你大概有以下两种思路。

传统算法的思路：告诉机器人你应该如何洗这个碗，要用多少水放多少洗洁精，用多大的力度向什么方向擦多少下等等。

2、人工智能算法的思路：扔给机器人一堆碗，然后把一个洗的发亮的碗放在机器人边上，让机器人不停的洗碗，每洗好一个碗就将其和那个洗的发亮的碗比对直到两者差不多为止。第二个算法和第一个算法相比，唯一的优点就是省事，不需要你自己去写代码。但是谁的效率高，执行的要求低呢？显然是第一个，第一个或许一小片单片机就搞得定了，而第二个可能需要服务器+数据库。

3、在过去，人类的计算机还不够强大的时候，人类开发了很多传统算法，让计算机能够高效，低要求的执行任务。比如pid控制算法，比如航天器的飞行控制程序，比如你家的电饭锅里面的那个温度控制算法。这些算法都能够很好的完成它们的任务，并不需要什么人工智能。

4、那么，什么时候才需要人工智能呢？当人类没有办法的时候。比如说图形处理，比如说语义理解，这些东西人类目前还没找到合适的方程来拟合它们，这个时候就需要人工智能了。也就是说，不到万不得已，不要用人工智能，人工智能实际上是一种非常无奈的选择。

ai算法原理

原理是在模型的训练环节中，只有一个目的，就是找到模型中各个参数应该被赋予的最合适的值。

基于这个目的，人们研究了有很多方法，有遗传算法、算法、动态路由、常微分方程等等。其中最为主流的应该数反向链式求导

人工智能的十大算法

人工智能在信息分类上的算法有：

1.NaiveBayesianMode朴素贝叶斯模型

2.KNearestNeighbors（KNN）K近邻

3.SupportVectorMachines（SVM）支持向量机

4.DecisionTrees决策树

5.RandomTrees随机森林

6.深度神经网络CNN、RNN

神经网络是对非线性可分数据的分类方法。与输入直接相连的称为隐藏层（hiddenlayer），与输出直接相连的称为输出层（outputlayer）

人工智能常用的算法有遗传算法决策树神经网络的对吗

不完全正确。1.人工智能常用的算法包括遗传算法、决策树和神经网络，但并不仅限于这三个算法。还有其他常见的算法如支持向量机、K近邻算法等都被广泛应用于人工智能领域。2.遗传算法是通过模拟自然选择和遗传机制来优化问题的解，决策树是一种基于树状结构的分类模型，神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。它们在不同的问题和场景下有各自的优缺点和适用性。3.因此，虽然遗传算法、决策树和神经网络是人工智能中常用的算法，但并不能代表全部常用算法。