在这个教程中，我们将探讨AI中的基础模型，这些模型是构建更复杂AI系统的基础。

常见的基础模型

以下是一些常见的基础AI模型：

  • 线性回归（Linear Regression）
  • 逻辑回归（Logistic Regression）
  • 决策树（Decision Tree）
  • 随机森林（Random Forest）
  • 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

线性回归

线性回归是一种用于预测连续值的模型。它假设因变量和自变量之间存在线性关系。

  • 公式：y = mx + b
  • m：斜率
  • b：截距

线性回归示意图

逻辑回归

逻辑回归是一种用于预测二元分类结果的模型。它通过Sigmoid函数将线性组合的输出转换为概率。

逻辑回归示意图

决策树

决策树通过一系列的规则来分割数据，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个规则。

决策树示意图

随机森林

随机森林是一种集成学习方法，它结合了多棵决策树来提高预测的准确性。

随机森林示意图

支持向量机

支持向量机通过找到一个最优的超平面来分割数据，使得不同类别之间的距离最大化。

支持向量机示意图

学习资源

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