人工智能（AI）领域中的算法是构建智能系统的核心。以下是一些常见的 AI 算法及其简要介绍。
常见 AI 算法
监督学习算法：这类算法需要大量标注数据进行训练。例如：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类结果。
- 决策树：通过树状结构进行分类或回归。
无监督学习算法：这类算法不需要标注数据，可以用于发现数据中的模式。例如：
- K-均值聚类：将数据点分组为 K 个簇。
- 主成分分析（PCA）：降维技术，用于减少数据维度。
强化学习算法：这类算法通过与环境交互来学习最佳策略。例如：
- Q 学习：通过值函数来预测未来奖励。
- 深度 Q 网络DQN：结合深度学习和 Q 学习。
AI 算法应用
AI 算法在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 医疗保健：用于疾病诊断、药物研发和患者护理。
- 金融：用于风险评估、欺诈检测和投资策略。
- 交通：用于自动驾驶、智能交通系统和交通流量管理。
扩展阅读
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